我在Find minimum distance from point to complicated curve中找到了答案,但Shapely仅适用于平面,并且我正在处理的曲线的表达式驻留在空间中,由于定义曲线的参数数量不同这些曲线的表达式总是显式已知的。 我还尝试在SLSQP中使用scipy.optimize来最小化距离函数,但它并不总是有效的。例如,如果曲线是np.sin(15*x),并且点仅在以(0.5, 0.5)为中心的单位正方形中,则曲线的某些部分仅在两个维度中的一个正方形内,并且某些点的最小化<
Alist) { //a member function boost::lambda::if_then(
boost::lambda::bind(&A::get_StatusTag, boost::lambda::_1) == OK, //some globalenum returned by A::get_StatusT