logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)classNearestPointFinder:def__init__(self,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.arg...
deffind_nearest_point(current_point,points):nearest_point=Nonemin_distance=float('inf')# 初始化为无穷大forpointinpoints:distance=calculate_distance(current_point,point)# 计算距离ifdistance<min_distance:# 如果当前距离小于最小距离min_distance=distance# 更新最小距离nearest_point=point# 更新最近的点retu...
open_dataset('your_file.nc') data = ds['chosen_variable'] # 指定站点经纬度 plon = 120 plat = 40 # 查找最近数据点 data_selected = data.sel(longitude=plon, latitude=plat, method='nearest') 使用sel(method='nearest') 方法可以找到距离指定经纬度最近的坐标点,并输出该位置的值。 findpoint ...
return [random() for _ in range(k)] # 产生n个k维随机向量 def random_points(k, n): return [random_point(k) for _ in range(n)] ret = find_nearest(kd, [3,4.5]) print (ret) === Result_tuple(nearest_point=[2, 3], nearest_dist=1.8027756377319946, nodes_visited=4) N = 400000...
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...
int64)] kdtree = cKDTree(poss) for particle_idx in range(len(poss)): # Find the nearest point including the current one and # then remove the current point from the output. # The distances can be computed directly without a new query. cur_point = poss[particle_idx] nears_i_ind = ...
point_address = "40.7128, -74.0060" # 纽约 nearest_location = find_nearest_location((40.7128, -74.0060), [ "10175", # 北京 "51.5098, -0.1181", # 伦敦 "37.421999, 8.8247" # 东京 ]) print("最近地点:", nearest_location) ``` 在这个示例中,我们首先使用`geopy`库获取给定点和备选地点的经...
主要章节和小节重新按照如下逻辑划分: 一、Python基础 1 数字 2 字符串 3 列表 4 流程控制 5 编程风格 6 函数 7 输入和输出 8 数据结构 9 模块 10 错误和异常 11 类和对象 二、Python模块 1 时间模块 2 文件操作 3 常见迭代器 4 yield 用法 5 装饰
七种算法包括: 线性回归算法 Logistic 回归算法 感知器 K 最近邻算法 K 均值聚类算法 含单隐层的神经网络 多项式的 Logistic 回归算法 01 线性回归算法 在线...
Since Python 3.0, round() uses banker's rounding where .5 fractions are rounded to the nearest even number:>>> round(0.5) 0 >>> round(1.5) 2 >>> round(2.5) 2 >>> import numpy # numpy does the same >>> numpy.round(0.5) 0.0 >>> numpy.round(1.5) 2.0 >>> numpy.round(2.5)...