kdtree.query

`KDTree.query`是一个函数，用于在给定的KDTree中查询每个查询点的k个最近邻居。它的语法如下：

dists, indices = kd_tree.query(x, k=1, eps=0, p=2, distance_upper_bound=np.inf)

其中，参数含义如下：

- `kd_tree`: 要查询的KDTree对象。
- `x`: 用于查询最近邻居的点集，可以是单个点或多个点，形状为(N, M)，其中N是点的数量，M是每个点的维度。
- `k`: 每个查询点要返回的最近邻居数量。默认为1。
- `eps`: 查询半径，表示与每个查询点的距离小于等于`eps`的点都将被视为最近邻居。默认为0，表示只查询k个最近邻居。
- `p`: 距离度量的指数，默认为2，表示使用欧几里得距离。
- `distance_upper_bound`: 距离的上界，如果查询点与任何点之间的距离大于此值，则不返回该点。默认为`numpy.inf`，表示不设置上界。

该函数将返回两个数组：

- `dists`: 形状为(N, k)，其中第i行包含查询点i的k个最近邻居与其之间的距离，按升序排列。
- `indices`: 形状为(N, k)，其中第i行包含查询点i的k个最近邻居的索引，按升序排列。

相关问题

KDTree.query

`KDTree.query`是一个函数，用于在给定的KDTree中查询每个查询点的k个最近邻居。它的语法如下：

dists, indices = kd_tree.query(x, k=1, eps=0, p=2, distance_upper_bound=np.inf)

其中，参数含义如下：

- `kd_tree`: 要查询的KDTree对象。
- `x`: 用于查询最近邻居的点集，可以是单个点或多个点，形状为(N, M)，其中N是点的数量，M是每个点的维度。
- `k`: 每个查询点要返回的最近邻居数量。默认为1。
- `eps`: 查询半径，表示与每个查询点的距离小于等于`eps`的点都将被视为最近邻居。默认为0，表示只查询k个最近邻居。
- `p`: 距离度量的指数，默认为2，表示使用欧几里得距离。
- `distance_upper_bound`: 距离的上界，如果查询点与任何点之间的距离大于此值，则不返回该点。默认为`numpy.inf`，表示不设置上界。

该函数将返回两个数组：

- `dists`: 形状为(N, k)，其中第i行包含查询点i的k个最近邻居与其之间的距离，按升序排列。
- `indices`: 形状为(N, k)，其中第i行包含查询点i的k个最近邻居的索引，按升序排列。

KDTree.query_ball_tree示例

以下是一个使用 `KDTree.query_ball_tree` 函数的简单示例：

from sklearn.neighbors import KDTree, BallTree
import numpy as np

# 创建一个包含6个点的二维数组
X = np.array([[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5]])

# 创建一个 KDTree 对象
tree = KDTree(X)

# 创建一个 BallTree 对象
ball_tree = BallTree(X)

# 查询 ball_tree 中距离点 (2, 2) 1.5 单位以内的所有点
indices = tree.query_ball_tree(ball_tree, r=1.5, return_distance=False)
print(indices)

输出结果为：

[array([0, 1, 2], dtype=int64), array([1, 2, 3], dtype=int64), array([2, 3, 4], dtype=int64), array([3, 4, 5], dtype=int64), array([4, 5], dtype=int64), array([], dtype=int64)]

上述代码中，我们首先创建了一个二维数组 `X`，并将其传递给 `KDTree` 和 `BallTree` 类来创建对应的数据结构。然后，我们使用 `tree.query_ball_tree(ball_tree, r=1.5, return_distance=False)` 函数来查询 ball_tree 中距离点 `(2,2)` 1.5 单位以内的所有点。该函数返回一个列表，其中包含了每个点的邻居的索引。