points):self.points=np.array(points)logging.debug("初始化点集: %s",points)deffind_nearest(self,target):distances=np.linalg.norm(self.points-target,axis=1)logging.debug("计算距离: %s",distances)nearest_index=np.argmin(distances)logging.debug("最近点索引: %d",nearest_index)returnself.points[ne...
unravel_index(min_index, dataarray[0,0,:,:].shape) return x_index, y_index 获得距离指定位置最近的格点索引后,就可以使用 isel() 提取该点的值 x_index, y_index = findpoint(plon, plat, dataarray) nearest_data = dataarray.isel(x=x_index, y=y_index) 在使用本函数时,需要根据数据情况...
编写一个函数,来查找最近邻的文本。 deffind_nearest_neighbors(query,k=2):# 将查询文本转换为向量query_vector=vectorizer.transform([query]).toarray().astype('float32')# 执行最近邻查找distances,indices=index.search(query_vector,k)returndistances,indices 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 6. 测试与...
value =0.5 print(find_nearest(array, value)) # 0.47655518571285727 不要求列表有序,只要有个列表、有个目标值就行,只能处理1 维的 方法4 importnumpyasnp deffind_nearest(array,value): idx = np.searchsorted(array, value, side="left") ifidx >0and(idx ==len(array)orabs(value - array[idx-1]...
局部敏感哈希(LSH)技术是快速近似最近邻(ANN)搜索中的一个关键方法,广泛应用于实现高效且准确的相似性搜索。这项技术对于许多全球知名的大型科技公司来说是不可或缺的,包括谷歌、Netflix、亚马逊、Spotify和Uber等。 亚马逊通过分析用户间的相似性,依据购买历史向用户推荐新产品。谷歌在用户进行搜索时,实际上是在执行...
k近邻法(k-nearest neighbor,k-NN)是一种基本分类与回归方法。 输入为实例的特征向量,对应于特征空间的点; 输出为实例 的类别,可以取多类。 k近邻法假设:给定一个训练数据集,其中的实例类别已定。 分类时,对新的实例,根据其k个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等方式进行预测。因此,k近邻法不具有显式的...
('enter') #主要程序 x,y = findImg() send_name_to_search(x,y,'传输') send_msg('i love learn Python!!!') time.sleep(1) send_msg('i love learn Python!!!') time.sleep(1) send_name_to_search(x,y,'站山') send_msg('GUI测试,无需理会') time.sleep(1) send_msg('GUI测试,...
Creates an Annoy index and lmdb map given an embedding file fn Input: fn - filename of the embedding file num_trees - number of trees to build Annoy index with verbose - log status Return: Void ''' defcreate_index(fn, num_trees=30, verbose=False): ...
num_trees-numberoftrees to build Annoy indexwithverbose-log statusReturn:Void''' defcreate_index(fn,num_trees=30,verbose=False):fn_annoy=fn+'.annoy'fn_lmdb=fn+'.lmdb'# stores word<->id mapping word,vec=get_vectors(fn).next()size=len(vec)ifverbose:print("Vector size: {}".format(si...
insertion (insertion sort). The method starts by sorting pairs of elements far apart from each other, then progressively reducing the gap between elements to be compared. Starting with far apart elements can move some out-of-place elements into position faster than a simple nearest neighbor ...