scipy.spatial.KDTree.

query_pairs

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

查找 self 中所有距离不超过 r 的点对。

参数:

r正浮点数

最大距离。

p浮点数，可选

使用哪个闵可夫斯基范数。 p 必须满足条件 1 <= p <= infinity。

eps浮点数，可选

近似搜索。如果树的分支最近的点距离大于 r/(1+eps)，则不探索这些分支。如果树的分支最远的点距离小于 r * (1+eps)，则批量添加这些分支。 eps 必须是非负数。

output_type字符串，可选

选择输出容器，‘set’ 或 ‘ndarray’。默认值：‘set’

在版本 1.6.0 中添加。

返回值:

resultsset 或 ndarray

点对 (i,j) 的集合，其中 i < j，对应的位置彼此接近。如果 output_type 为 ‘ndarray’，则返回 ndarray 而不是集合。

示例

在浏览器中尝试！

您可以在 kd 树中搜索所有距离在一定范围内的点对

>>> 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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