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我想对周期框内的>10k个点运行最近邻搜索，并返回这些点的距离以及它们的索引。=True)，它会返回最大范围内的最近邻居距离。半径，但不适用于周期边界条件(PBC)。，但不返回配对之间的距离。是否有可能像scipy.spatial.cKDTree那样扩展sklearn.neighbors.KDTree以处理人行数据？
浏览 31提问于2019-08-14得票数 4
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在这个格中，我可以有经典的4邻格或8邻格(也包括对角线)。
给出了点阵(i1,j1)和(i2,j2)上两点的坐标，并考虑了周期边界条件，计算了它们在四邻网格和八邻网格中的距离。对于四邻情况，没有周期边界条件，距离是曼哈顿距离d=|i1-i2|+|j1-j2|.如果我想要考虑到周期边界，我可以计算几次距离(例如，通过(i2,j2)改变(i2,j2-
浏览 5提问于2017-10-27得票数 4
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当边界条件是周期性的时，检查两点之间的欧几里德距离的最佳方法是什么？我试着取距离和(距离-距离)的最小值，但我认为由于我构造程序的方式，这给出了奇怪的输出。我希望有另一种好的方法来解决这个问题，我可以采用这种方法，而不是重新评估函数的其余部分。
这是用Python btw编写的。目前使用num
浏览 1提问于2012-05-02得票数 2
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类似于这个问题的答案：
不管是哪种情况，我的大数组( ...but和J点数在
浏览 0提问于2018-10-04得票数 4
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我正在尝试使用sklearn.cluster.DBSCAN sklearn.cluster.DBSCAN来分析2D网格中的集群。但我遇到过一个问题，即跨越周期性边界条件的聚类没有实现。有没有人知道考虑周期性边界条件的实现？或者如何实现它？
/ Mikkel C
浏览 0提问于2015-08-06得票数 0
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在tensorflow中，我找不到直接使用周期性边界条件进行卷积()的可能性。[[1,2,3], [7,8,9]]有没有简单的变通方法？
浏览 10提问于2016-08-23得票数 6
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给定两个大的numpy数组，A和B具有不同的行数(len(B) > len(A))，但列数(A.shape[1] = B.shape[1] = 3)相同。我想知道获得一个子集C的最快方法，该子集的B具有最小的总距离(所有成对距离之和)到没有重复的A (每对都必须是唯一的)。这意味着C应该具有与A相同的形状。下面是我的代码，
浏览 0提问于2020-12-19得票数 0
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基于坐标的最近点，python
、、、、
我有一个x和y坐标的车站列表。我试着为每个站找到至少4个最近的点。我看了一下这个，但无法弄清楚如何做到这一点。例如，我的数据如下：601 28.47 83.43605 28.16 83.36607627 28.23 83.29629 28.34 83.23633 29.11 83.59
任何帮助都将是非常有用的。
浏览 0提问于2018-01-23得票数 0
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在一个立方框中，我在R^3中有一个很大的收集点，我想找出每个点的k个最近的邻居。通常我会考虑使用像k-d树这样的东西，但在这种情况下，我有周期性的边界条件。据我所知，k-d树的工作原理是通过将空间分割成少一个维度的超平面，即在3D中，我们将通过绘制2D平面来分割空间。对于任何给定点，它要么在平面上，要么在平面之下。但是，当您使用周期性边界条件拆分空间时，可以认为一个点位于任意一侧！
在R^3中查找<
浏览 0提问于2011-08-03得票数 12
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我是python的新手，我正在做的一项任务是：“编写一个程序，将直径为d的相同的非重叠粒子放入具有周期性边界条件的立方(3d)晶格中。线性长度是L。编写程序的方式是可以改变粒子的数量。演示您的程序可以工作，并显示至少一个可视化。”另外，关于我应该如何处理这个问题，有什么建议吗？假设我可以随机生成用户输入的n个粒子的x
浏览 1提问于2012-10-01得票数 0
我对朱莉娅很陌生，所以我可能错过了适当的文档。如何定义地面无滑移边界条件，以及如何将y-轴的范围限制在y/H =地面(X)到y/H=3之间？
浏览 14提问于2022-05-05得票数 0
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周期边界条件下的Python聚类
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我是个菜鸟，也许我做的事情对我来说太大了，但我需要这个，为了我的特西，请原谅我的无知。我的目标是利用sklearn.cluster.DBSCAN对三维点进行聚类，只在x，y上实现周期边界条件，最简单的方法是在每个坐标上使用pdist函数，对周期边界进行校正，然后结合结果，得到一个可由DBSCAN求取的距离矩阵(正方形)。还有其他简单的方法来达到我
浏览 0提问于2019-10-16得票数 0
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例如：然后，我有另一个数组y，它具有相同的单位和相同的列数，但是有许多行。然后，我将其转换为一个KDTree，其中包含：然后查询那棵树：默认情况下，我相信距离是基于欧氏范数计算的它们还在原来的脚、脚和秒里吗？
浏览 2提问于2015-11-16得票数 0
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我得到了一个Pandas数据仓库，里面有以经度和纬度为地理坐标(大地坐标)的城市。因此，我尝试了scipy.spatial.KDTree。(coordinates)现在我在柏林测试，这正确地给了我柏林(本身)和波茨坦(波茨坦)在我的名单中最接近柏林的两个城市问题：，但我想知道如何处理与该查询的距离？上面写着1501年--但是我怎么把它转换成米或公里呢？柏林和</
浏览 1提问于2017-03-25得票数 5
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我需要为网格中的每个点(x1，y1)找到与(x1，y1)相距r的点。Scipy有一个函数KDTree.query_ball_tree，它接受一个KD树对象(可以从numpy数组构造)和一个距离r作为输入，但我不能理解它是如何工作的。(2, 2), (3, 2), (4, 2), (1, 3), (2, 3), (3, 3), (4, 3), (1, 4), (2, 4), (3, 4), (4, 4)]`[(1,
浏览 93提问于2014-12-17得票数 5
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我有一个1000个随机3D点的数组&我对最接近给定点的10点感兴趣。tree = KDTree(a, leafsize=a.shape[0]+1)
dist_kd, ndx_k
浏览 0提问于2016-09-15得票数 0
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优化Python树搜索
、、、
提供了两个KD树类: KDTree和cKDTree。
cKDTree比KDTree快得多，但可定制性和可查询性不如KDTree(据我从文档中可以看出)。这里是我的问题：我有一个三百万二维(X，Y)点的列表。我需要从每个点返回X单位距离内的所有点。对于KDtree，有一个选项可以这样做：KDtree.query_ball_tree()它从其他点生成X单元内所有点的列表。潜在解决方案#
浏览 3提问于2012-10-25得票数 5
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我的第一个(非常基本的)问题:对相关函数是否与径向分布函数相同？这个建议是这样的，但是我很想确认这一点。我试图计算带周期边界条件的圆盘随机堆积的对相关函数。假设我有以下半径为1的圆盘的配置。按照概述的步骤，我选择一个粒子作为考虑因素，比如灰色的粒子。
现在，假设我让r=4和dr=1来计算所有其他的圆盘中心，它
浏览 3提问于2022-01-27得票数 0
在具有周期或自由边界条件的平方区域上，用(t, x)在时间和空间上求解一个四阶非线性偏微分方程。在不使用保形映射的情况下，在边或角处的边界条件可以使正方形区域“看起来”像一个圆形区域，对于我的非线性偏微分方程是笛卡尔的吗？我不想使用(而不是)的选项是：
这是我纯粹出于兴趣，以防有人尖叫血腥谋杀，如果被误解为家庭作
浏览 4提问于2012-02-17得票数 3
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