问题标签 [scipy-spatial]
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python - Scipy Voronoi 3D 几何返回每个边界面
所以 Scipy Voronoi 算法在我的应用程序中效果相对较好。在 3D 情况下，给定的多边形由其面指定。但是，Voronoi 算法不会按照从顶点到边、然后到面、再到多边形的层次顺序生成数据。它仅包含多边形包含的脊的数据。如何获得构成面的脊索引列表，以及由此构成多边形的面索引列表？Python中Voronoi算法的详细输出：
干杯。
python - 没有足够的积分 (2) 提供给 Voronoi
我正在尝试仅计算两点的 Voronoi 图：
但得到以下错误：
这是预期的行为吗？我根据其中包含的一组点来拆分 MultiPolygons，在其中一种情况下只有两个点。
python - Shapely Convex Hull 区域与 scipy.ConvexHull 区域给出完全不同的结果？
scipy.ConvexHull.area我一定遗漏了一些非常明显的东西，但与 相比，计算的面积似乎存在巨大差异shapely.convex_hull.area。我明白了
Scipy Convex Hull Area: 457761.9061526276, Shapely Convex Hull Area: 13192154623.86528
我在这里test_points.json上传了 Github Gist并编写了代码的最小版本以便于复制。
python - 使用 scipy.spatial.distance 有效计算 csc_sparse_matrix 的 cosine_distance
有一个csc_matrix稀疏命名为eventPropMatrix，其datatype=float64和shape=(13000,7)。我正在应用以下距离计算功能。这里
这里 scipy.spatial.distance.correlation 如下：
在这里，我大部分时间都将“nan”值作为返回值，如 uu=0.0 和 vv=0.0
我的查询是，对于 13000 行，此计算需要太多时间。它已经运行了 15 多个小时（i5、第 8 代、4 核处理器、12Gb RAM、Ubuntu）。这种巨大的计算有什么办法吗？我正在考虑将代码Cythonize转换为 C，然后编译并运行。这会有帮助吗，如果有那么怎么做？？？
python - 在 python 中是否有类似于 scipy.spatial.distance.cdist 但用于位移（快速）的东西？
我已经研究了几个星期的代码，并试图通过使用 cdist 而不是多级 for 循环来计算矩阵中每个点之间的距离来加速它。
我想要的是：
但是，我的问题是，在我的研究背景下，a 非常大，并且在 cdist 中使用自定义 lambda 函数比 cdist(a,a) 慢得多（~2 个数量级）——但这只会给出正值。即实际上，我必须计算这 15,000 次，其中 a 有 1,000 个元素，所以那些 2oom 很重要。
注意 cdist(a,a) 没有给出所需的输出，因为它都是正值。
我希望你们可以对我如何做一些事情来从 cdist 创建所需的签名输出提出建议，但比使用 lambda 函数更快。
谢谢！
python - 提高 Voronoi 体积估计的性能
我需要估计与多维空间中一组 Voronoi 单元相关的体积。从这个问题Volume of Voronoi cell (python)我测试了这个答案并且它有效，但它真的很慢。
在下面的代码中，获取卷占用了几乎 90% 的时间：
这 90% 几乎完全被调用使用scipy.spatial.ConvexHull。
这可以以任何方式改进吗？
python - 在 python 中使用 scipy.spatial.distance.cosine() 之前是否需要对数据进行规范化？
我有两个数据集 D1 和 D2。每个数据集有 n 个特征（列），特征值有不同的尺度。我需要找到 D1 和 D2 中每对相关样本之间的余弦距离，以量化 D1 和 D2 的相似程度。在使用余弦距离之前是否需要对 D1 和 D2 进行归一化？我正在使用 scipy.spatial.distance.cosine(u, v) 来查找样本 u 和样本 v 之间的距离。
谢谢！
python - python库scipy导入模块出错
我正在研究python中的集群。我要导入的包是
但这显示了以下错误。
ImportError: 无法从 'scipy.spatial.distance' 导入名称 'dist' (C:\Users\majid\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\spatial\distance.py)
python - 如何根据参考点平移移动点的位置？
给定两个在笛卡尔坐标 x、y、z 中的位置随时间变化的移动点/粒子，如下所示，我如何将其中一个点居中并计算第二个点的结果位置，同时保持它们的相对距离和方向不变?
直观地说，我会尝试找到转换的平移和旋转矩阵。我看了看，scipy.spatial但找不到解决问题的方法（至少我能理解）。
我将如何尝试解决这个问题？
编辑1：两个点应该是相互独立移动的，所以它们的距离+方向不应该是恒定的。我的目标是检验这个假设：这些点是否相互影响。
具体来说，我想计算点 2 相对于点 1 的密度，但是为了使这个计算有意义，我需要先固定点 1。希望这能进一步澄清问题。
python - 分段错误：11 使用 scipy.Spatial 的 ConvexHull 方法
我正在我的 Mac OS X 中尝试https://github.com/alievk/avatarify，当我在所有安装步骤之后尝试执行程序时，我遇到以下错误。
run_mac.sh: line 11: 80178 Segmentation fault: 11 python cam_fomm.py --config $CONFIG --checkpoint $CKPT --cam $CAMID --relative --adapt_scale --no-pad
我能够将问题的原因与使用的 scipy.Spatial 包中的 ConvexHull 方法隔离开来。但不知道如何解决这个问题。