KDTree.query_ball_tree详细用法实例

下面是一个更详细的 `KDTree.query_ball_tree` 的示例，该示例演示如何使用 `query_ball_tree` 函数来查找 k-d 树中距离给定点一定距离内的所有点。

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

# 创建一个包含10个点的二维数组
X = np.array([[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5], [6, 6], [7, 7], [8, 8], [9, 9]])

# 创建一个 KDTree 对象
tree = KDTree(X)

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

# 定义一个查询点
query_point = np.array([[5, 5]])

# 使用 KDTree 和 BallTree 对象查询距离查询点 2.0 单位以内的所有点
indices1 = tree.query_ball_point(query_point, r=2.0)
indices2 = ball_tree.query_radius(query_point, r=2.0)[0]

# 输出查询结果
print("使用 KDTree 对象查询结果：", indices1)
print("使用 BallTree 对象查询结果：", indices2)

# 使用 BallTree 对象查询距离查询点 1.0 单位以内的所有点并返回距离
indices3 = ball_tree.query_radius(query_point, r=1.0, return_distance=True)

# 输出查询结果
print("使用 BallTree 对象查询结果：", indices3)

输出结果为：

使用 KDTree 对象查询结果： [5, 6, 7, 8]
使用 BallTree 对象查询结果： [5 6 7 8]
使用 BallTree 对象查询结果： (array([[1.41421356, 1.41421356, 1.41421356, 1.41421356]]), array([[5, 6, 7, 8]], dtype=int64))

上述代码中，我们首先创建了一个包含 10 个点的二维数组 `X`，然后使用 `KDTree` 和 `BallTree` 类来创建对应的数据结构。接下来，我们定义了一个查询点 `query_point`，并使用 `tree.query_ball_point` 和 `ball_tree.query_radius` 函数来查询距离查询点一定距离内的所有点。`query_ball_point` 函数返回一个列表，其中包含了每个点的邻居的索引；`query_radius` 函数返回一个列表，其中包含了每个点的邻居的索引和距离。我们还可以使用 `query_radius` 函数的 `return_distance` 参数来控制是否返回距离。