kdtree

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私は時間の経過とともに空間の多くの点を動かしています。彼らは、AABB境界ボックス（ネスティングされたものも含めて、ポイントよりもBBが少ない）でいっぱいのスペースで移動する。境界ボックス検出に入るポイントの構成に役立つデータ構造があるのだろうかと思う。現在、私は箱の検出のために箱の交差点/ネスティングの階層（誰が誰の内側か/誰か）で、ポイント移動でANNを実行するボックスセンターに基づくkdツ

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KDTree double型の整数

私はkdtreeから2次元座標のリストを作成しています。座標はタイプdoubleです。 [508180.748, 195333.973] 私はnumpyを使って作成し、配列を作成し、scipyのKDTree関数を使用します。 import numpy as np import scipy.spatial points_array = np.array(points) kdt = scipy

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ポイントクラウド間の距離を効率的に見つける

私は2点の雲（3D空間内の点の集合）と反復アルゴリズムを持っています。雲の一つ（のは、それを呼び出してみましょう）各反復別に一定であるが（B（I）それを呼び出す）各反復でわずかに異なっている（それはB（I + 1）は、と異なることを意味しますB（i）のみいくつかの点で）。すべての反復において、Aの各点について、iのアルゴリズムで、最も近い点をB（i）から見つける必要があります。私の質問は、どうす

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KDツリーのZディメンションを読む

私は数ヶ月間、地理座標上の類似性について複数のテーブルを分析するプログラムを書く方法について何ヶ月も演奏してきました。私はネストされたfor-loopsから現在KD-Treeを使っていますが、これはうまく動作しているようです。この場合には、私の第三次元に読んだとき、私はそれが正しく機能していることを確認していないしかし、あなたは、私が最初に単一ユニットとして（x、y）の位置を計算しています見ること

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5 KDツリーを使用する最近のネイバー

赤い点（T-SNE2）から青い点（T-SNE1）の各点に対して5つの最近傍を探したいと思います。だから、私はこのコードを書いて、それを行う正しい方法を見つけましたが、そうするのが正しいか間違っているのか分かりません。 X = np.random.random((10, 2)) # 10 points in 3 dimensions Y = np.random.random((10, 2)) #

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テーブルからの値を距離による既存の修正（グリッド上）のセットと一致させる

私は値を一致させるいくつかの方法を検討してきましたが、この場合に最適なオプションが何であるか分かりません。私は4列と316行の1）と入力テーブルである持っているもの：X、Y、DX、DY：インデックスのとき、Kx、Kyの、KDX： -233200.0 -233200.0 -19.4 21.4 -212000.0 -233200.0 -23.7 23.8 -190800.0 -233200.0 -

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各ポイントに補助識別子が割り当てられたScipy kdツリー

任意の整数が割り当てられた3D座標を持つkdツリーを構築しようとしています。例えばタプル（[34534.65424,10957.00023、-79.154323]、32）。しかし、私はscpyy.spatial.cKDTree（）をnumpy配列以外のものと一緒に使用する方法を見つけることはできません。識別子はnumpy配列の4番目のフィールドであっても構いませんが、ツリーは最初の3つの座標の

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2つの配列でckdtreeを検索するためのvectorizeループ

ランダムな場所に緯度、経度、高度の値を持つcsvファイルがあります。私はIDW補間を適用して通常のグリッドを生成したかったのです。最近の検索ではscipy.spatial.cKDTreeを使用し、未知の点で標高値を見つけました。出力グリッドに寸法（z < 1000 X1000）がある場合、次のコードは正常に機能します。ディメンションが大きくなると、コードは実際には遅くなります。ループのためにをベ

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非メトリック空間での最近傍検索

非メトリック空間で作業する場合、最近傍検索アルゴリズムについて知りたいですか？特に、証明可能な時間の複雑さなどを伴うこの設定のkdツリーアルゴリズムの任意の変形があるか？

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sk学習のKDツリーの実装

kdツリーの構築方法が不思議です。私はすでにウェブで見つけて見つけたkdtreeしかし、残念なことにそれは実装されていません。なぜならSklearnのKD Treeにはメソッドquer_range sk KDtreeがあるからです。コードを検索できるサイトはありますか？