如何通过从球状树中查询半径来获取数据?例如
from sklearn.neighbors import BallTree
import pandas as pd
bt = BallTree(df[['lat','lng']], metric="haversine")
for idx, row in df.iterrow():
res = df[bt.query_radius(row[['lat','lng']],r=1)]
我想在df中得到那些在radius r=1中的行。但它会引发类型错误。
Type
假设我有一个看上去像
x x x x
x x x x
x x x x
尺寸可能会改变,但给出一个粗略的想法。
我很好奇是否有一种算法可以帮助我快速检查我目前所看到的点是否是四边之一的一个角/点/在正方形内,以及帮助我检查我目前正在观察的点周围的所有点。
我现在的方法就像编写几个助手函数,分别检查当前坐标是否是四个边之一的一个角/点/在正方形内?在每个助手函数中,我使用几个循环来检查我当前查看的点周围的所有邻居点。但我觉得这种方法是非常无效的,我相信一定有更先进的方法来做,如果你以前遇到过这样的问题,有人能帮我吗?
谢谢。
我正在尝试从一个具有id值的2-D矩阵中提取板上每个元素的相邻id。
我有一个I列表和它们的坐标(n个元素),并且我创建了以下内容:(仅限左侧邻居的示例)。
%Left:
leftIndex = (currentLocationIndex - bSize);
hasLeft = leftIndex >= 1; %If element on first col, value will be 0 or negative
hasLeft = hasLeft(:) & board(leftIndex)==0;
我得到:下标索引必须是实数正整数或逻辑数。
我想使用&&操作数
我绘制了两个大小相同的数组的图,x轴是一个具有不同时间步数的时间数组,y轴是一个预先计算过的值数组。这是下面的情节:
到目前为止,我一直在搜索when delta =0的时间(除了什么时候time=0)。要做到这一点,我已经手动进入数组,以确定它在哪一步到达该值(即,在步骤3,000处为δ=0),然后进入时间值数组并寻找具有相同值的步骤(即搜索第3,000步并检索时间)。
是否有一种方法可以使其自动化,并将其作为输出,而不是每次手动搜索?
基本代码如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy im
如何按嵌套的dtype对numpy数组进行排序?
我希望通过数组中的第一个元素对numpy数组进行排序
import numpy as np
from random import randint
# create dummy data
test = np.array([[[randint(1, 10) for _ in range(3)]] for _ in range(10)])
dtype = [('response', [('x', 'f'),('y', 'f'),('x', 'f
我有以下代码用于删除数组中的索引,但它似乎不起作用
import numpy as np
length=4
indices=np.arange(length)
for num in (indices):
np.delete(indices, num)
print("checking", indices, num)
问题似乎是什么?np.delete不适用于数组吗?
可能重复:
假设我有一个大小为100x100的矩阵,我希望将每个像素与其直接邻居(左、上、右、下)进行比较,然后对当前矩阵或相同大小的新矩阵执行一些操作。Python/Numpy中的示例代码可能如下所示:(比较>0.5没有任何意义,我只想在比较邻居时给一些操作提供一个工作示例)
import numpy as np
my_matrix = np.random.rand(100,100)
new_matrix = np.array((100,100))
my_range = np.arange(1,99)
for i in my_range:
for j in my_ra
为什么pandas.DataFrame的操作这么慢?!看下面的例子。
计量:
创建一个由随机浮点数填充的numpy.ndarray 创建一个用相同的填充的pandas.DataFrame
I度量下列操作的时间
numpy.ndarray的
- Take the sum along the 0-axis
- Take the sum along the 1-axis
pandas.DataFrame的
- Take the sum along the 0-axis
- Take the sum along the 1-axis
pandas.DataFrame.values ->