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Python cuspatial.directed_hausdorff_distance用法及代碼示例

用法:

cuspatial.directed_hausdorff_distance(xs, ys, space_offsets)

計算所有空間對之間的有向 Hausdorff 距離。

參數：

xs：

x 坐標列

ys：

y 坐標列

space_offsets：

每個空格的開始索引，加上最後一個空格的結束偏移量。

返回：

result：cudf.DataFrame

每個輸入空間一行一列的成對有向距離矩陣；第 i 行第 j 列的值表示從空間 i 到空間 j 的豪斯多夫距離。

例子：

從一個空間到另一個空間的有向豪斯多夫距離是第一個空間中的任何點到第二個空間中最近點之間的所有距離中最大的。

維基百科

考慮網格上的一對線：

:
     x
-----xyy---
     :
     :

x0 = (0, 0), x1 = (0, 1)

y0 = (1, 0), y1 = (2, 0)

x0 是 x 到 y 的最近點。從 x0 到 y 中最遠點的距離為 2。

y0 是 y 中到 x 的最近點。從 y0 到 x 中最遠點的距離為 1.414。

計算一組空間之間的有向 hausdorff 距離

>>> result = cuspatial.directed_hausdorff_distance(
        [0, 1, 0, 0], # xs
        [0, 0, 1, 2], # ys
        [0, 2, 4],    # space_offsets
    )
>>> print(result)
         0         1
    0  0.0  1.414214
    1  2.0  0.000000

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cuspatial.directed_hausdorff_distance。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。