定義されたボリューム内の配列にx、y、z座標をソートPython/numpy

Question

こんにちは、私はかなり新しく、私の質問に答えるか、より良い方法を見つけるのを助けてくれることを願っています！

私は、x、y、z空間の全体積の特定の体積（dV）内の点を含む配列に細分したいx、y、z座標のセットを持っているとします。

私は各x、y、z座標をx値で最初にソートしようとしていましたが、次にいくつかのdxで配列の新しい次元に細分し、次にこれらの細分化された各次元内でy値をソートし、その後、DY、およびz軸に沿って同じ、...私がセットに座標追加する配列を作成しようとしてきた

ソートされ、細分化座標を与えることによって、

def splitter(array1): 
    xSortx = np.zeros([10,1,3]) 
    for j in range(0,10): 
     for i in range(len(array1)) : 
      if (j * dx) <= array1[i][0] < (j + 1)*dx: 
       np.append(xSortx[j],array1[i]) 

すべてが働いているように見えましたしかし、追加の部分は、私はPythonで追加する聞いたので、私が試みた別の方法は多次元的なmを作成することでしたそれを埋めるためにatrixを最初に使用しましたが、私は、例えば2番目の次元に1つのエントリを持ちますが、2番目のexの次のインデックスに5つの多次元行列を作成する方法はわかりません。[[[[ 0,0,0]、[[0,0,0]、[0,0,0]、[0,0,0]、[0,0,0]、[0,0,0]]] 。

私は本当にヒントやアドバイスをお待ちしておりますが、これがあまり明確でない場合はお知らせください。さらに詳しく説明します。

Answer 1

私は、これはあなたが望むものであると信じて：

# define your working volume 
Vmin = np.array([1,2,3]) 
Vmax = np.array([4,5,6]) 
DV = Vmax-Vmin 

# define your subdividing unit 
d = 0.5 
N = np.ceil(DV/d).astype(int) # number of bins in each dimension 

def splitter(array): 
    result = [[[[] for i in xrange(N[0])] for j in xrange(N[1])] for k in xrange(N[2])] 
    for p in array: 
     i,j,k = ((p - Vmin)/d).astype(int) # find the bin coordinates 
     result[i][j][k].append(p) 
    return result 

# test the function 
test = Vmin + np.random.rand(20,3) * DV # create 20 random points in the working volume 
result = splitter(test) 
for i in xrange(N[0]): 
    for j in xrange(N[1]): 
     for k in xrange(N[2]): 
      print "points in bin:", Vmin + np.array([i,j,k]) * d 
      for p in result[i][j][k]: 
       print p