问题标签 [scipy-spatial]

I have my own triangulation algorithm that creates a triangulation based on both Delaunay's condition and the gradient such that the triangles align with the gradient.

This is an example output:

The above description is not relevant to the question but is necessary for the context.

Now I want to use my triangulation with scipy.interpolate.LinearNDInterpolator to do an interpolation.

With scipy's Delaunay I would do the following

This delaunay object has delaunay.points and delaunay.simplices that form the triangulation. I have the exact same information with my own triangulation, but scipy.interpolate.LinearNDInterpolator requires a scipy.spatial.Delaunay object.

I think I would need to subclass scipy.spatial.Delaunay and implement the relevant methods. However, I don't know which ones I need in order to get there.

我正在研究Lloyd 迭代，一种在空间中分布点的迭代算法。在每次迭代中，Lloyd 算法构建一个 Voronoi 映射，每个输入点位于其自己的 Voronoi 单元中，然后将每个点置于其 Voronoi 单元中。

不过，我在 Scipy 的 Voronoi 实现中看到了一些奇怪的行为：似乎某些点在某些迭代中无处不在。下图捕捉到了这种行为。如果您仔细观察，您会看到两个新点和单元格出现在地图的中心，经过几次迭代：

这是用于生成 Voronoi 分布的代码：

我是否忽略了某些东西，或者这里发生了什么有趣的事情？其他人可以提供的任何见解将不胜感激。

我试图找到一个点与其他 40,000 个点之间的距离。

每个点都是一个 300 维向量。

我能够找到关闭点。如何按降序找到最近的 10 个点？

最近点的功能：

此命令返回最接近的标题和 ID：

如何返回 10 个最近点的标题和索引

谢谢

我一直在寻找一种方法来（有效地）从目标值和输入矩阵计算距离矩阵。

如果您将输入数组视为：

您是否计算与目标值 0 相关的空间距离矩阵？

即每个像素到最接近的 0 值的距离是多少？

提前致谢

问题

我有一个位置point = [(580991.4677, 4275267.6366, 192.2548)] ，我想计算point到最近位置的距离X并将其插入到该点。这意味着dist将是这样 [(580991.4677, 4275267.6366, 192.2548, <distance value>)]的：匹配点不重要，但距离值很重要。

样本数据：X

脚本

到目前为止，我可以计算 n 距离。但这是计算数组 X 中点之间的距离，而不是与点对象进行比较。

结果

任何指针？

我想在我的 numpy 矩阵中找到一个点的范围 1（或完全对角线）内的点列表：

例如说我的矩阵m是：

我想获得一个元组列表或代表9个点的所有坐标的东西，X如下：

这是另一个目标点位于边缘的示例：

在这种情况下，目标点的距离 1 内只有 6 个点：

编辑：

假设我知道目标点的坐标，使用 David Herrings 关于切比雪夫距离的回答/评论是我尝试解决上面的示例 2：

对于更大的数组，这似乎有点低效，因为我只需要检查一小组单元，而不是整个矩阵。

所以，我正在学习机器学习，我想“创建”我自己的分类器，但是当我尝试运行它时，它说在 distance.euclidean() 中错过了 'u' 和 'v' 你能帮我找出问题吗?

我正在尝试创建一个布尔数组来标识数组中的空列表。我做了以下代码：

nearPoints可以产生以下输出：

我想生成一个布尔数组，它选择等于list([ ])as 的元素True。我尝试了多种方法，但都没有成功，例如：

我将如何正确创建布尔数组？

我正在尝试使用 ckdTree 查找指定距离（1500 m）内的所有数据点。我有一个中心数据框和一个原始数据数据框。我的计划是使用从集群中提取的 x 和 y 坐标来构建符合特定标准的数据点的新数据框。这是我所拥有的：

输入数据集只是 UTM x 和 y 坐标。谁能发现我在哪里犯了错误？谢谢！

任务是找到一个坐标为 (x,0) 的点，使得从它到原始集合最远点的距离（距离为欧几里得）最小。我的想法是找到找到欧几里得距离的函数的最小值，如下所示：

但似乎我做错了什么......有人可以提供建议吗？