Извлечение данных из Numpy массива

Question

У меня есть два Numpy массива данных

grid_code=[1,5,8,7,8,3,40,20....] 
    data= Gridcode X  Y LINKCODE 
      1  .. .. 0 
      1  .. .. 0 
      8  .. .. 100 
      8  .. .. 100 
      10  .. .. 200 
      10  .. .. 200 
      8  .. .. 111 
      8  .. .. 111 

У меня есть код записи, как этот

for i in grid_code: 
    new_list=numpy.where(data[:,0]==i)[0] 
    mask_list=data[new_list,:] 

Я хочу вывод, как это в отдельном файле:

Grid code x Y 
     1  .. .. 
     1  .. .. 

    Grid code  X  Y 
     5   ..  .. 
     5   ..  .. 

    Grid Code  X  Y  ** This is for the one unique link code (eg.for this time 100) 
     8   ..  .. 
     8   ..  .. 

    Grid Code  X  Y   
     7   ..  .. 
     7   ..  .. 

    Grid Code  X  Y  ** this is for other link code (this time 111) 
     8   ..  .. 
     8   ..  .. 

Мне нужно извлечь данные в соответствии с кодом сетки. Я сталкиваюсь с проблемой, когда код сетки повторяется. Когда код сетки повторяется, мне нужно извлечь в соответствии с первым LINKCODE в массиве.

Я попытался, как это теперь с этой выборки данных

grid_code=np.array([6,1,9,6,1,6]) 

data=np.array([[1,50,40,100], 
[1,40,20,100], 
[6,50,40,5], 
[6,50,20,5], 
[9,60,90,10], 
[9,90,00,10], 
[6,100,100,101], 
[6,50,90,101], 
[6,101,10,101], 
[1,11,11,11], 
[1,10,10,11], 
[6,200,200,102], 
[6,200,200,102]]) 

new=[] 
unique=[] 
for i in grid_code: 
    new_list=numpy.where(data[:,0]==i)[0] 
    mask_list=data[new_list,:] 
    unique_mask=numpy.unique(mask_list[:,3]).tolist() 
    if len(unique_mask)>1: 
     unique.append([i]) 
     new_unique=np.array(unique) 
     nq=new_unique[np.where(new_unique[:,0]==i)[0],:] 
     if len(nq)>=1: 
      b=len(nq) 
      a=b-1 
      for j in range(a,b): 
       p_list=np.where(mask_list[:,3]==unique_mask[j])[0] 
       n_list=mask_list[p_list,:] 
       print n_list 

    else: 
     print mask_list 

Пожалуйста, посмотрите на этот код и предложить, если есть эффективный способ получить тот же результат.

Answer 1

Если вы после быстрого, чистого и, возможно, не преувеличенно эффективного решения, здесь мое предложение

# ev is for everything, let's start with an empty dict 
ev = {} 

# we identify and label all our stuff 
for row in data: 

    # unpack a row of the data matrix 
    idx1, x, y, idx2 = row 

    # the new value for key=idx1 is {} (empty dict) if first time we see 
    # idx1, otherwise we keep the old value 
    ev[idx1] = ev.get(idx1,{}) 

    # the new value for key=idx2 of the dictionary that is the value 
    # for key=idx1 is the old/default value (a list/the null list) 
    # plus a tuple (x,y) 
    ev[idx1][idx2] = ev[idx1].get(idx2,[]).append((x,y)) 

# we output our carefully labeled collection of x,y data 
for idx1 in keys(ev): 
    for idx2, xys in ev[idx1]: 

     # the choice of the filename is subjective, isn;t it? 
     f = open("file%d_%d.out" % (idx1,idx2), "w") 

     for x, y in xys: 
      f.write("%d %g %g" % (idx1, x, y)) 

     f.close()