Numpy Np.where函数

我在理解numpy中的where函数时遇到了一个小问题。 “时间””数组包含GPS测量存在的离散时间（四舍五入到最接近的秒）。 “位置””数组包含卫星的纬度、经度和高度的离散值，这些离散值在“时间”时段从10秒间隔插值到1秒间隔。 “跟踪””数组包含“时间”中每个历元的数组（数组中的数组）。数组有5列和32行。这32行对应于GPS星座的32颗卫星。第0行对应第一颗卫星，第31行对应第32颗卫星。列包含以下内容（按顺序）：卫星是否被跟踪（0）、L1是否锁定（1）、L2是否锁定（2）、L1是否意外丢失（3）、L2是否意外丢失（4）

我们需要找到所有意外损失，并将它们放在一个数组中，以便在地图上绘制出来。

我们试图做的是：

i = 0
with np.load(r’folderpath\%i.npz' %i) as oneday_data: #replace folderpath with your directory
    times = oneday_data['times']
    locations = oneday_data['locations']
    tracking = oneday_data['tracking']
A = np.where(tracking[:][:][4] ==1)

这应该给我们所有的损失头寸。有了这个索引，很容易找到正确的位置。但它不断返回无用的数据

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有人能帮我们吗？

我想问题出在你的双片上。此外，拥有一个数组可能会导致奇怪的问题（我假设你指的是一个2D数组的对象数组）

所以我认为您需要

dstack

跟踪

到一个3D数组中，然后在该数组上执行

where

。如果阵列已经是3D的，则可以跳过

dstack

部分。这将得到

L2意外丢失的位置，这就是您在示例中所做的：

tracking3d = np.dstack(tracking)
A0, A2 = np.where(tracking3d[:, 4, :]==1)

A0
是
1
沿轴
0
（卫星）的位置，而
A2
是同一
1
沿轴
2
（时间历元）的位置

如果
tracking
的值只能是
0
或
1
，则只需执行
np.where（tracking3d[：，4，：]）
，即可简化此操作

您还可以将轴回滚到您使用的配置中（0:时间历元，1:卫星，2:跟踪状态）

如果要查找L1或L2意外丢失的位置，可以执行以下操作：

tracking3d = np.rollaxis(np.dstack(tracking), 2, 0)
A0, A1, _ = np.where(tracking3d[:, :, 3:]==1)

在这种情况下，它是相同的，除了有一个虚拟变量用于沿最后一个轴的位置，因为你不关心它是否丢失了L1或L2（如果你关心，你可以只做
np.where
独立于每个轴）。
你能用一个小数组
跟踪
来做一个简单的例子吗。你从这个例子中得到了什么？你想从这个例子中得到什么？要扩展上面的评论，不要用文字描述你的数据，请编写一个具有代表性的小样本和代码。e、 g.
times=np.array（[1.0,2.5,3.0,4.7]）
这个
[：][：]
的目的是什么？
跟踪[：][：][4]
数据是否有意义？
tracking3d = np.rollaxis(np.dstack(tracking), 2, 0)
A0, A1, _ = np.where(tracking3d[:, :, 3:]==1)