Python SciPy cKDTree.query_pairs用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.spatial.cKDTree.query_pairs 的用法。

用法:

cKDTree.query_pairs(self, r, p=2., eps=0, output_type='set')#

找到 self 中距離最大為 r 的所有點對。

參數 ：：

r： 正浮點數

最大距離。

p： 浮點數，可選

使用哪種閔可夫斯基範數。 p 必須滿足條件 1 <= p <= infinity 。如果可能發生溢出，有限的大 p 可能會導致 ValueError。

eps： 浮點數，可選

近似搜索。如果最近的點比樹的分支更遠，則不會探索樹的分支r/(1+eps), 如果分支的最遠點接近於r * (1+eps).每股收益必須是非負的。

output_type： 字符串，可選

選擇輸出容器‘set’ 或‘ndarray’。默認值：‘set’

返回 ：：

results： 設置或 ndarray

一組對 (i,j) ，與 i < j ，對應的位置是關閉的。如果output_type 是‘ndarray’，則返回一個ndarry 而不是一個集合。

例子：

您可以在一定距離內搜索kd-tree 中的所有點對：

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> from scipy.spatial import cKDTree
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> points = rng.random((20, 2))
>>> plt.figure(figsize=(6, 6))
>>> plt.plot(points[:, 0], points[:, 1], "xk", markersize=14)
>>> kd_tree = cKDTree(points)
>>> pairs = kd_tree.query_pairs(r=0.2)
>>> for (i, j) in pairs:
...     plt.plot([points[i, 0], points[j, 0]],
...             [points[i, 1], points[j, 1]], "-r")
>>> plt.show()