Python 如何在numpy数组中查找值簇

我有一个气压数据数组（M x N）（网格模型数据）。还有两个阵列（也是M x N）用于纬度和经度。为了建立等压线（等压表面）的几何模型，我需要找到给定步骤（1Pa，0.5Pa）的压力值簇。一般来说，我是这样想的：

建立一个对象列表：[{lat，lon，pressure}，…]以将lat和lon数据链接到压力

按压力对物体进行分类

对于列表中的每个对象：比较其压力值并移动到专用列表

创建GeoJSON特性

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但第3步我还不清楚：如何以智能的方式找到集群？我应该寻找哪种算法？我可以用scipy.cluster包实现吗？

我认为您根本不需要集群

显然，等压线的范围是给定的。因此，在它们上拆分数据集；您不需要为此排序—只需找到最小值和最大值即可获得所有存储桶，然后分别根据每个存储桶选择数据。这很好地将问题分解为更小的部分

我想你的问题很大程度上是视觉化的。你想显示类似压力的区域而不是点，对吗

<> P>而不是查看诸如最小二乘优化（k-均值）之类的统计方法，它们要求您预先定义参数K，考虑看可视化技术，例如（与凸壳密切相关，但它们也允许非凸形状）。如果你计算每个压力域的alpha形状，你应该能很好地看到这些区域

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如果您坚持使用集群，请查看。主要原因是它允许非凸形状的簇，并且可以使用纬度+经度（k-means不允许）。但即使是HAC也可能给您带来好的结果，因为您可以根据数据分辨率定义切割阈值（例如，如果相距小于1km，则将同一压力桶中的任何点合并）。

等压线网格的范围是否固定？然后它就像

isobar\u bucket\u no=trunc（压力/0.5）

一样简单，其中

0.5

是您的网格步骤。你甚至不需要分类。如果你需要动态计算范围，找到最小和最大压力，然后找到一个合适的网格步长，这样等压线的数量是合理的。谢谢，我知道了。你是对的：更多的是关于视觉化，这是我的错。但看起来凹面船体可以解决我的问题，所以我将继续这个方向。