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我正在尝试查找 1 公里半径内的所有最近邻居。这是我构建树并搜索最近点的脚本，

from pysal.cg.kdtree import KDTree

def construct_tree(s):
    data_geopoints = [tuple(x) for x in s[['longitude','latitude']].to_records(index=False)]
    tree = KDTree(data_geopoints, distance_metric='Arc', radius=pysal.cg.RADIUS_EARTH_KM)
    return tree

def get_neighbors(s,tree):
    indices = tree.query_ball_point(s, 1)
    return indices

#Constructing the tree for search
tree = construct_tree(data)

#Finding the nearest neighbours within 1KM
data['neighborhood'] = data['lat_long'].apply(lambda row: get_neighbors(row,tree))

从我在 pysal 页面中读到的内容，它说 -

kd-tree 建立在 scipy 中的 kd-tree 功能之上。如果使用 scipy 0.12 或更高版本，则使用 scipy.spatial.cKDTree，否则使用 scipy.spatial.KDTree。

就我而言，它应该使用 cKDTree。这对于示例数据集来说工作得很好，但是由于tree.query_ball_point返回索引列表作为结果。每个列表将包含 100 个元素。对于我的数据点（200 万条记录），这会变得越来越大，并且在某个点之后由于内存问题而停止。关于如何解决这个问题的任何想法？

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以防万一有人为此寻找答案，我已经通过为一组查找最近的邻居（tree.query_ball_point 可以处理批处理）并写入数据库然后处理下一组来解决它，而不是将所有内容保存在内存中。谢谢。

于 2017-08-13T22:39:07.053 回答