scipy.spatial.KDTree.

query_pairs

KDTree.query_pairs(r, p=2.0, eps=0, output_type='set')

Finde alle Punktepaare in self, deren Abstand höchstens r beträgt.

Parameter:

rpositive Float

Der maximale Abstand.

pfloat, optional

Welche Minkowski-Norm verwendet werden soll. p muss die Bedingung 1 <= p <= infinity erfüllen.

epsfloat, optional

Ungefähre Suche. Äste des Baumes werden nicht erkundet, wenn ihre nächsten Punkte weiter entfernt sind als r/(1+eps), und Äste werden gesammelt hinzugefügt, wenn ihre entferntesten Punkte näher als r * (1+eps) sind. eps muss nicht-negativ sein.

output_typeString, optional

Wählen Sie den Ausgabebereich, 'set' oder 'ndarray'. Standard: 'set'

Hinzugefügt in Version 1.6.0.

Rückgabe:

resultsSet oder ndarray

Set von Paaren (i,j), mit i < j, für die die entsprechenden Positionen nah beieinander liegen. Wenn output_type 'ndarray' ist, wird anstelle eines Sets ein ndarray zurückgegeben.

Beispiele

Probieren Sie es in Ihrem Browser aus!

Sie können alle Punktepaare in einem kd-Baum innerhalb eines bestimmten Abstands abfragen

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> from scipy.spatial import KDTree
>>> rng = np.random.default_rng()
>>> points = rng.random((20, 2))
>>> plt.figure(figsize=(6, 6))
>>> plt.plot(points[:, 0], points[:, 1], "xk", markersize=14)
>>> kd_tree = KDTree(points)
>>> pairs = kd_tree.query_pairs(r=0.2)
>>> for (i, j) in pairs:
...     plt.plot([points[i, 0], points[j, 0]],
...             [points[i, 1], points[j, 1]], "-r")
>>> plt.show()

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