填充Z形二维数组

形如

 1   3410
 2 5911
 6 81215
 7131416

的数组称谓Z形二维数组。填充这样的数组其实只要按照Z形进行行走填充即可,设置一个flag指示方向,行走的时候检测边界,遇到边界便转换方向。

const int N = 16;

void fill_z_array(int A[N][N])
{
	for (int i = 1, x = 0, y = 0, flag = 1; i <= N * N; i++) {
		A[x][y] = i;
		if (flag) {
			if (y == 0) {
				if (x == N - 1) {
					y += 1;
				} else {
					x += 1;
				}
				flag = 0;
			} else {
				if (x == N - 1) {
					y += 1;
					flag = 0;
				} else {
					x += 1;
					y -= 1;
				}
			}
		} else {
			if (x == 0) {
				if (y == N - 1) {
					x += 1;
				} else {
					y += 1;
				}
				flag = 1;
			} else {
				if (y == N - 1) {
					x += 1;
					flag = 1;
				} else {
					x -= 1;
					y += 1;
				}
			}
		}
	}
}


### 据筛选与二维数组转换 在据处理过程中,筛选特定范围内的据并将其组织为二维数组是一种常见需求。例如,在对地理空间据进行分析时,可能需要将某个区域内的 `Z` 值按照 `X` 和 `Y` 的范围重新组织为二维矩阵,以便进行后续的插值、可视化或统计分析。 为了实现此目标,首先需要筛选满足 `X` 在 `[xin, xout]` 和 `Y` 在 `[yin, yout]` 范围内的据子集。然后,可以使用 `pandas` 和 `numpy` 的组合操作,将筛选后的据重塑为二维数组。具体实现如下: ```python import pandas as pd import numpy as np # 示例据 data = { 'X': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.2, 0.3, 0.4], 'Y': [0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1, 0.3, 0.2, 0.4], 'Z': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80] } df = pd.DataFrame(data) # 定义筛选范围 xin, xout = 0.2, 0.4 yin, yout = 0.2, 0.4 # 筛选符合条件的据 filtered_df = df[(df['X'] >= xin) & (df['X'] <= xout) & (df['Y'] >= yin) & (df['Y'] <= yout)] # 提取唯一的X和Y值用于构建二维数组 unique_x = np.sort(filtered_df['X'].unique()) unique_y = np.sort(filtered_df['Y'].unique()) # 创建空的二维数组 z_array = np.zeros((len(unique_y), len(unique_x))) # 填充二维数组 for i, y_val in enumerate(unique_y): for j, x_val in enumerate(unique_x): z_val = filtered_df[(filtered_df['X'] == x_val) & (filtered_df['Y'] == y_val)]['Z'].values if len(z_val) > 0: z_array[i, j] = z_val[0] else: z_array[i, j] = np.nan # 如果没有对应值,填充为NaN # 输出结果 print(z_array) ``` 上述代码中,通过先筛选出符合条件的据,再利用唯一值构建二维数组,并根据 `X` 和 `Y` 的组合填充 `Z` 值,最终得到一个结构化的二维数组。此方法适用于据点较为规则的分布,若据分布稀疏或不规则,可进一步采用插值方法进行填充。 ### 相关问题
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值