将具有相同ID和空像元的3行压缩为没有空像元的一行

# 假设输入的数据是一个二维数组，每个元素表示一个像元
data = [
    [1, 0, 0, 2, 0, 0, 3],
    [1, 0, 0, 2, 0, 0, 3],
    [1, 0, 0, 2, 0, 0, 3]
]

# 创建一个字典用于记录相同ID的像元位置
positions = {}

# 扫描数据，记录相同ID的像元位置
for i in range(len(data)):
    for j in range(len(data[i])):
        if data[i][j] != 0:
            if data[i][j] not in positions:
                positions[data[i][j]] = []
            positions[data[i][j]].append((i, j))

# 合并相同ID的像元，生成一行没有空像元的数据
merged_row = []
for id, pos_list in positions.items():
    for pos in pos_list:
        merged_row.append(data[pos[0]][pos[1]])

# 输出合并后的数据
print(merged_row)