indices1 = scatter_tree.query_ball_point([lat, lon], r=radius)
时间: 2024-03-06 16:52:16 浏览: 17
这行代码使用了scipy库中的KDTree数据结构的query_ball_point方法,用于查询以点[lat, lon]为圆心,半径为radius的圆内所有点的索引。具体来说,scatter_tree是已经建立好的KDTree,query_ball_point方法的第一个参数是一个长度为2的数组,表示查询点的坐标,第二个参数是一个数值,表示查询半径。方法返回的是一个列表,包含了所有满足条件的点的索引。可以通过以下代码来查看具体返回的结果:
```python
import numpy as np
from scipy.spatial import KDTree
# 构造一些随机的点
points = np.random.rand(100, 2)
scatter_tree = KDTree(points)
# 查询以(0.5, 0.5)为圆心,半径为0.2的圆内所有点的索引
lat, lon = 0.5, 0.5
radius = 0.2
indices1 = scatter_tree.query_ball_point([lat, lon], r=radius)
print(indices1)
```
输出结果为一个列表,包含了所有满足条件的点的索引。
相关问题
indices = kd_tree.search_hybrid_vector_3d(traj_pt, voxel_size * 10.0, 50)什么意思
`kd_tree.search_hybrid_vector_3d(traj_pt, voxel_size * 10.0, 50)` 是一个用于在三维空间中搜索最近邻点的函数调用。它的输入参数包括一个三维向量 `traj_pt`,一个标量值 `voxel_size * 10.0`,和一个整数值 `50`。这个函数将会在 `kd_tree` 中搜索到距离 `traj_pt` 最近的 `50` 个点,并返回它们的索引值。其中,距离的计算方式采用了一种混合的搜索策略,即使用半径搜索和 $k$ 近邻搜索的混合方式。
在计算机图形学中,KD-Tree 是一种用于对多维数据进行快速搜索的数据结构。KD-Tree 以空间分割的方式构建一个树形结构,每个节点代表一个子空间,并将数据点递归地放置在子节点中。这样,可以通过 KD-Tree 快速定位到与目标点最近的数据点。在 Open3D 中,KD-Tree 可以用于实现各种操作,如最近邻搜索、半径搜索、球面最近邻搜索等。`kd_tree.search_hybrid_vector_3d` 采用了一种混合搜索策略,即先进行半径搜索,然后再在搜索结果中使用 $k$ 近邻搜索来获得最终的结果,这种方式可以在保证搜索精度的同时,提高搜索效率。
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] from sklearn import preprocessing pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([train_datas, test_datas])) train_datas=pre_transform.transform(train_datas) test_datas=pre_transform.transform(train_datas) from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg model=CoReg() model.fit(X=train_datas,y=labeled_y,test_datas=unlabeled_X) pred_y=model.predict(X=test_X) from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error performance = Mean_Squared_Error().scoring(test_y, pred_y)帮我看一下这段代码有什么问题?怎么修改?
在代码中,预处理部分中使用了未定义的变量 `train_datas` 和 `test_datas`,应该将其改为 `X_train` 和 `X_test`。
另外,在调用 `CoReg` 模型时,传入的参数名 `test_datas` 应该改为 `unlabeled_X`,因为在之前的代码中,`X_unlabeled` 被赋值给了 `unlabeled_X`。
最后,在计算预测结果时,应该将 `test_X` 改为 `X_test`。
修改后的代码如下:
```
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import preprocessing
from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg
from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error
pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列
pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行
data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx')
X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵
y = data['label'] # 标签列
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0)
# 划分带标签数据集
labeled_size = 0.3
n_labeled = int(labeled_size * len(X_train))
indices = np.arange(len(X_train))
unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled])
X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices]
y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices]
X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]]
y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]]
# 数据预处理
pre_transform=preprocessing.StandardScaler()
pre_transform.fit(np.vstack([X_train, X_test]))
X_train = pre_transform.transform(X_train)
X_test = pre_transform.transform(X_test)
# 构建和训练模型
model = CoReg()
model.fit(X=X_train, y=y_labeled, test_datas=X_unlabeled)
pred_y = model.predict(X=X_test)
# 计算性能指标
performance = Mean_Squared_Error().scoring(y_test, pred_y)
```