问题标签 [scipy-spatial]

我刚开始使用 scipy/numpy。我有一个 100000*3 的数组，每一行是一个坐标，一个 1*3 的中心点。我想计算数组中每一行到中心的距离并将它们存储在另一个数组中。最有效的方法是什么？

所以，我有两个a形状为 (p,2) 和b形状为 (q,2) 的 numpy 数组。我用 scipy 创建了一个 KDTree

我有一个上限，ub=1.0/12.0 当我这样做的时候

我明白([inf,inf,inf...],[len(a),len(a),len(a)...]) 这意味着a并且b没有共同的元素。为了确认这一点，我做了一个 for 循环

许多n,m双被打印出来。
我已经使数组a和b数组通用，因为它发生在不同的数组中。
对我来说最神秘的是，在相同的代码中，我使用过query并且得到了很好的结果。
那么，你能指出我正确的方向吗？

编辑：根据要求，样本数据。这些是for循环打印的一些数据点。完整的数组真的很长。

以下用于计算两点之间的欧几里得距离的代码返回[[9.]]：

但是这两点之间的欧几里得距离是3？

欧几里得距离是否正确实施？

I wanted to create a distance proximity matrix for 10060 records/ points, where each record/point has 23 attributes using euclidean distance as metric. I wrote code using nested for loops to calculate distance between each point(leading to (n(n-1))/2) computations). It took a long time(about 8 minutes). When I used cdist it took so much lesser time(just 3 seconds !!!). When I looked at the source code, the cdist also uses nested for loops and moreover it makes n^2 computations(which is greater than the number of comparisons my logic does). What is making cdist execute faster and give correct output as well ? Please help me understand. Thanks in advance.

我正在尝试在有界矩形空间中实现质心 Voronoi 镶嵌算法，这样，边界矩形中有许多障碍物（多边形）。

下面的代码在没有障碍物（多边形）的情况下给出了边界框中的质心 voronoi 镶嵌。蓝点是生成器，红点是质心，黄点是蓝点和红点之间的点。

现在我想将此特定代码扩展到有障碍的情况，即我想做一些类似的事情，除了我不想要红色多边形中的任何东西。

我尝试的一种方法是使用不太顺利的空闲区域来划分空间。.

方法一的代码：

第二种方法我认为使用二进制空间分区将空闲区域划分为矩形并将上述代码应用于这些空闲区域矩形中的每一个。但我不确定如何在 python 中执行此操作。

第三种方法：我使用 Python 三角形库来计算自由空间的一致约束 delaunay 三角剖分，并尝试将其移植回 voronoi 图。结果并不如预期。 它是

下面的代码是我尝试过的所有方法的汇编，因此可能会很混乱。我尝试在 Scipy、Triangle 库中使用 Voronoi 函数，并尝试使用自定义方法将三角剖分转换为 voronoi。代码运行不好，也有一些错误。

如果有人可以帮助我，我将非常感激。

我在球坐标中有两组离散点，每组代表对象的顶面和底面。

我正在尝试从这些点创建体积，以分离位于对象内部和外部的点。有什么建议在哪里看或使用哪个库？

蓝色和红色点代表顶部和底部表面。红点是通过以一定的恒定半径径向向下移动顶面产生的。

这是我上一个问题的后续问题：我有一个这样的数据框

我通过以下方式创建了一个 numpy 数组：

我想比较公司在战略实践方面的独特性与过去 5 年的竞争对手相比。这是我使用的代码：

但是，我得到

我怎么能摆脱这个问题？

我需要在现有图像上使用scipy.spatial.Voronoi. 我已使用以下方法将图像作为numpy数组导入matplotlib.pyplot：

当我显示图像时，它可以正常工作：

我的初始图像

然后我想在它上面添加一个 Voronoi 图（对于我任意选择的一些点），所以我这样做：

我得到了这个： 尝试在图像上覆盖图形失败

当我只绘制图表时，这就是我得到的： Voronoi tessellation

因此，我想通过使用相同的轴ax（任何帮助弄清楚如何将图像放在背景和顶部的 Voronoi 将不胜感激！

给定一个(2,2,3,3,3)沿最后一个维度的 3D 笛卡尔坐标数组，计算 XA 和 XB 中的成对值之间的欧几里得的语法是什么，用于scipy.spatial.distance.cdist产生一个 shape 的输出数组(2, 3, 3)？

退货ValueError: XA must be a 2-dimensional array。因此，循环的替代方法是什么用于计算的 Python 语法cdist(XA[:, 0], XB[:, 1])？

我已经有一个由scipy.spatial.Delaunay()对象三角剖分的矩形。我设法拉伸和弯曲它，使它看起来像一个沿着一条线切割的环。下面是一些代码来制作具有相同拓扑的东西：

从这个拓扑开始，我现在想把两个开放的边连接起来，做一个封闭的环（改变拓扑，也就是）。如何手动将新三角形添加到现有三角剖分？