python中xy坐标如何从十个中找到最远的两个_在numpy数组中查找最近的xypoint和第二个最近的有条件的xypoint...

要从一个numpy数组中找到最远的两个点，可以使用`scipy.spatial.distance_matrix`计算所有点之间的距离，并使用`numpy.unravel_index`找到距离最远的两个点的索引。然后，可以使用`numpy.array`将这两个点的坐标从数组中提取出来。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
from scipy.spatial import distance_matrix

# 生成10个随机点的坐标
points = np.random.rand(10, 2)

# 计算所有点之间的距离矩阵
dist_matrix = distance_matrix(points, points)

# 将对角线上的距离设置为无穷大，以便找到非对角线上的最大值
np.fill_diagonal(dist_matrix, np.inf)

# 找到最远的两个点的索引
max_idx = np.unravel_index(np.argmax(dist_matrix), dist_matrix.shape)

# 从数组中提取这两个点的坐标
max_points = points[max_idx]

print("最远的两个点的坐标为：", max_points)

要在一个numpy数组中查找最近的xypoint和第二个最近的有条件的xypoint，可以使用`scipy.spatial.KDTree`构建一个k维树，并使用`query`方法找到最近的点和第二个最近的点。可以使用一个lambda函数来定义条件，以便仅考虑符合条件的点。

以下是一个示例代码：

from scipy.spatial import KDTree

# 生成一个随机的10x2 numpy数组
points = np.random.rand(10, 2)

# 构建k-d tree
tree = KDTree(points)

# 定义一个lambda函数，以便仅考虑符合条件的点
condition = lambda p: p[0] > 0.5 and p[1] < 0.5

# 找到最近的点和第二个最近的点
nearest_dist, nearest_idx = tree.query(points, k=2, p=2)

# 找到符合条件的最近的点和第二个最近的点
nearest_cond_idx = np.array([np.where(condition(points[i]))[0] for i in nearest_idx[:,0]])
second_nearest_cond_idx = np.array([np.where(condition(points[i]))[0] for i in nearest_idx[:,1]])

# 从数组中提取最近的点和第二个最近的点的坐标
nearest_point = points[nearest_cond_idx[:,0], :]
second_nearest_point = points[second_nearest_cond_idx[:,0], :]

print("最近的符合条件的点的坐标为：", nearest_point)
print("第二个最近的符合条件的点的坐标为：", second_nearest_point)

注意，当没有符合条件的点时，可能会导致返回空数组。因此，在使用提取坐标的代码之前，需要检查数组是否为空。