У меня есть две матрицы, одна содержит данные о собранных образцах (каждая строка представляет собой образец, а столбцы - различные фрагменты информации для этого образца, например, долготу и широту, где он был собран), а другой содержит конкретные точки интереса (один столбец содержит широту и другая долгота с каждой строкой, представляющей интерес).
Например, достопримечательностями могут быть:
[-64.7664,
-64.2296,
-64.4314,
-64.4869,
-64.400,
-64.4000;
117.3117,
127.9522,
127.9867,
128.10270,
127.13330,
127.13330]
Первый столбец представляет широту, а столбец 2 - долготу.
В то время как образцы данных будут выглядеть примерно так:
c1 c2 c3 c4 c5 c6 c7 ...
0, 3, 6, 4, -74.21, 103, 4 ...
1, NaN, 4, 6, -70.1, 101, 8 ...
3, 0, 5, 3, -64.7664, 117.3117, 5 ...
2, 4, 12, NaN, -62.1, 120, NaN ...
19, 5, 16, 1, -64.400, 127.1333, 16 ...
Данные продолжаются еще для 29 столбцов. В этом примере строки 3 и 5 необходимо преобразовать в новую матрицу.
Мне нужно найти, какие образцы находятся в этих конкретных точках интереса (поэтому долгота и широта образца совпадают с одной из строк данных, содержащих конкретные точки интереса).
Как мне найти, какие образцы (строки) были собраны в интересующих точках, а затем создать новую матрицу, содержащую только информацию об образцах, найденных в интересующих точках?