这个正是我们项目中所需要的,但是需要改写我们既有工程。 kdtree query的其他参数tree.query(pts, k=5, distance_upper_bound=1) importtimeimportnumpyasnpimportscipy.spatialx, y = np.mgrid[0:12,0:5]tmp= x.ravel()aa= list(zip(x.ravel(), y.ravel()))tree= scipy.spatial.KDTree(list(zip(x...
(array([ 2. , 0.14142136])是距离,array([ 0, 13]))是索引。 >>> tree.query(pts[0]) (2.0, 0)】 (array([ 2. , 0.14142136]) array([ 0, 13])) 返回值是:离查询点最近的点的距离和索引。 利用matlab代码可视化: clc;clear;close all; dian=[]; for i=0:1:4 for j=2:1:7 dian...
query_ball_tree() 方法和query_ball_point() 方法的作用是相同的,只不过是两个点集~X_1~和~X_2~都需要创建 KDTree 类。当查询最近邻的点数过多时,相比于 query_ball_point() 方法,query_ball_tree() 方法可以节省大量时间。 比如,用 2 个随机矩阵分别表示点集X_1和X_2,且随机矩阵的元素为 0~1。...
>>> pts = np.array([[0, 0], [2.1, 2.9]]) >>> tree.query(pts) (array([ 2. , 0.14142136]), array([ 0, 13]))返回值是:离查询点最近的点的距离和索引。(array([ 2. , 0.14142136])是距离,array([ 0, 13]))是索引。 >>> tree.query(pts[0]) (2.0, 0)】 1. 2. 3. 4. ...
pythonscipyspatial.KDTree.query⽤法及代码⽰例 KDTree.query(self, x, k=1, eps=0, p=2, distance_upper_bound=inf)查询kd-tree附近的邻居 参数：x：array_like, last dimension self.m 要查询的点数组。k：int, 可选参数 要返回的最近邻点的数量。eps：nonnegative float, 可选参数 返回近似的...
此外，还可以使用 KDTree 对象的 query_ball_point 方法查询指定范围内的点，使用 query_pairs 方法查询...
importnumpyasnpfromscipy.spatialimportKDTree# 生成一些随机点points=np.random.rand(10,2)# 生成10个二维随机点print("Points:\n",points)# 建立KDTreekdtree=KDTree(points)# 查询最近邻point_to_query=np.array([0.5,0.5])distance,index=kdtree.query(point_to_query)print(f"Nearest point to{point_...
KDTree 类包含 count_neighbors()、query()、query_ball_point()、query_ball_tree() 和 query_pairs() 等方法。以下分别介绍这些方法的作用。count_neighbors() 方法用于计算两个点集之间的成对数或近邻数。例如，设有两个点集，如果其中一个点集中的点到另一个点集中的点的距离小于等于指定半径，...
query nearest neighbor knn View more mikolalysenko •1.0.2•7 years ago•11dependents•MITpublished version1.0.2,7 years ago11dependentslicensed under $MIT 1,633 com.wallstop-studios.unity-helpers Various Unity Helper Library helper
您可以使用 sklearn.neighbors.KDTree 的query_radius() 方法,它返回 某个半径内 最近邻居的 索引 列表(而不是返回 k 最近邻居)。 from sklearn.neighbors import KDTree points = [(1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4), (5, 5)] tree = KDTree(points, leaf_size=2) all_nn_indices = tre...