Result_tuple(nearest_point=[2, 3], nearest_dist=1.8027756377319946, nodes_visited=4) N = 400000 t0 = clock() kd2 = KdTree(random_points(3, N)) # 构建包含四十万个3维空间样本点的kd树 ret2 = find_nearest(kd2, [0.1,0.5,0.8]) # 四十万个样本点中寻找离目标最近的点 t1 = clock() ...
left=build_kd_tree(points[:median],depth+1),right=build_kd_tree(points[median+1:],depth+1))deffind_nearest_neighbor(root,target):defdistance(point1,point2):returnsum((p1-p2)**2forp1,p2inzip(point1,point2))**0.5defsearch(node,target,depth=0,best=None):ifnotnode:returnbest...
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]) <abs(valu...
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...
kdtree = KDTree(point_list) point = np.array([5,5,5]) print(kdtree.find_nearest(point)) 输出: (1.4142135623730951, (5,4,4)) 与Scikit-Learn 性能对比(上是我的实现,下是 Scikit-Learn 的实现): 可以看到仅相差 1 毫秒,所以性能说得过去。 (本文完)...
nearest_location = find_nearest_location(lat, lon) print("最近的位置是:", nearest_location[2]) 在上述代码中,我们将经纬度输入find_nearest_location函数,然后打印最近位置的名称。 总结: 本文介绍了用于匹配最近经纬度的算法。通过实现Haversine公式,我们可以计算给定经纬度与一组位置之间的距离,并找到距离最近...
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,调整函数中 (lon,lat) 或 (x,y) 的维度命名,以及 dataarray 的维度数量(本例中是四维数据)。
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纬度,然后使用`find_nearest_location`函数计算最近地点。 4.算法的优缺点 最近经纬度算法的优点是能够快速找到两个地点之间的最短路径,适用于许多实时定位和导航场景。同时,通过使用 Python 编程语言,我们可...
也给出最接近的数值：(54,55)Python 提供了各种方法来操作列表，这是最常用的数据结构之一。使用列表时...
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