एक विशिष्ट दूरी

Question

के भीतर सभी निकटतम पड़ोसियों को ढूंढें मेरे पास numpy सरणी में संग्रहीत x और y निर्देशांक की एक बड़ी सूची है।

Coordinates = [[ 60037633 289492298] 
[ 60782468 289401668] 
[ 60057234 289419794]] 
... 
... 

मैं क्या चाहते हैं (की सुविधा देता है 3 मीटर का कहना है) एक विशिष्ट दूरी के भीतर सभी निकटतम पड़ोसियों खोजने के लिए और परिणाम की दुकान, ताकि मैं बाद में परिणाम पर कुछ आगे के विश्लेषण के लिए कर सकते हैं के लिए है।

अधिकांश पैकेजों के लिए मुझे पता चला कि यह तय करना आवश्यक है कि कितने एनएन पाए जाएंगे, लेकिन मैं बस सेट दूरी के भीतर सभी चाहता हूं।

मैं इस तरह कुछ कैसे प्राप्त कर सकता हूं और बड़े डेटासेट (कुछ मिलियन अंक) के लिए ऐसा कुछ हासिल करने का सबसे तेज़ और सबसे अच्छा तरीका क्या है?

Answer 1

आप इस्तेमाल कर सकते हैं एक scipy.spatial.cKDTree:

:

import numpy as np 
import scipy.spatial as spatial 
points = np.array([(1, 2), (3, 4), (4, 5)]) 
point_tree = spatial.cKDTree(points) 
# This finds the index of all points within distance 1 of [1.5,2.5]. 
print(point_tree.query_ball_point([1.5, 2.5], 1)) 
# [0] 

# This gives the point in the KDTree which is within 1 unit of [1.5, 2.5] 
print(point_tree.data[point_tree.query_ball_point([1.5, 2.5], 1)]) 
# [[1 2]] 

# More than one point is within 3 units of [1.5, 1.6]. 
print(point_tree.data[point_tree.query_ball_point([1.5, 1.6], 3)]) 
# [[1 2] 
# [3 4]] 

---

यहाँ दिखा कैसे आप , अंक की एक सरणी के लिए सभी निकटतम पड़ोसियों पा सकते हैं एक कॉल point_tree.query_ball_point के साथ एक उदाहरण है

import numpy as np 
import scipy.spatial as spatial 
import matplotlib.pyplot as plt 
np.random.seed(2015) 

centers = [(1, 2), (3, 4), (4, 5)] 
points = np.concatenate([pt+np.random.random((10, 2))*0.5 
         for pt in centers]) 
point_tree = spatial.cKDTree(points) 

cmap = plt.get_cmap('copper') 
colors = cmap(np.linspace(0, 1, len(centers))) 
for center, group, color in zip(centers, point_tree.query_ball_point(centers, 0.5), colors): 
    cluster = point_tree.data[group] 
    x, y = cluster[:, 0], cluster[:, 1] 
    plt.scatter(x, y, c=color, s=200) 

plt.show()