如何创建一个二维点集,使里面所有点都是[30,20]
时间: 2024-09-10 07:10:48 浏览: 27
在Matlab中,创建一个所有点都是 `[30,20]` 的二维点集非常简单。你可以使用 `ones` 函数结合 `reshape` 函数来完成这个任务。以下是具体的代码示例:
```matlab
% 假设你想要创建一个有100个点的点集
numPoints = 100; % 点的数量
% 创建一个100x2的矩阵,其中每一行都是[30,20]
points = ones(numPoints, 2) * [30, 20];
```
这段代码首先定义了点集的数量 `numPoints`,然后创建了一个1x2的数组 `[30, 20]`。`ones(numPoints, 2)` 生成了一个由1组成的100x2矩阵,然后通过乘法操作将所有的1转换成了 `[30, 20]`。
解释:
`ones` 函数创建了一个由指定数量的1组成的矩阵。在这个例子中,`ones(numPoints, 2)` 创建了一个有100行、2列的矩阵,其所有元素都是1。然后我们乘以 `[30, 20]`,这个操作按照矩阵乘法规则将1转换成了相应的数值。因此,每一行都会被乘以 `[30, 20]`,结果是创建了一个包含100个 `[30, 20]` 的二维点集。
相关问题
python从二维点集a中查询与二维点集b的每个点最近的n个点
可以使用Python中的SciPy库中的KDTree来实现从二维点集a中查询与二维点集b的每个点最近的n个点。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
from scipy.spatial import KDTree
# 生成二维点集a和b
a = np.random.rand(100, 2)
b = np.random.rand(50, 2)
# 构建KD树
tree = KDTree(a)
# 查询b中每个点的最近n个点
n = 5
dist, ind = tree.query(b, k=n)
# 打印结果
for i in range(len(b)):
print("最近的{}个点到点{}的距离和索引为:".format(n, i))
print(dist[i])
print(ind[i])
```
在上面的示例代码中,我们首先生成了二维点集a和b。然后,使用`KDTree`函数构建了一个KD树。接下来,我们使用`query`函数查询b中每个点的最近n个点的距离和索引。最后,我们打印了查询结果。
需要注意的是,`query`函数返回的`dist`和`ind`都是二维数组,其中第一维表示b中的点的索引,第二维表示该点的最近n个点的距离或索引。
从二维点集a中选择距离二维点集b的每个点最近的n个点的python代码
以下是一种简单的实现方式:
```python
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist
def nearest_points(a, b, n=1):
"""
从二维点集a中选择距离二维点集b的每个点最近的n个点
:param a: 二维点集a,shape为(n1, 2)
:param b: 二维点集b,shape为(n2, 2)
:param n: 最近的n个点,默认为1
:return: 二维点集a中距离二维点集b的每个点最近的n个点的索引,shape为(n2, n)
"""
dist = cdist(a, b) # 计算距离矩阵,shape为(n1, n2)
nearest = np.argsort(dist, axis=0)[:n, :] # 找到每列最近的n个点的索引,shape为(n, n2)
return nearest.T # 转置后返回,shape为(n2, n)
```
其中,`cdist`函数来自Scipy库,用于计算两个点集之间的距离矩阵。`argsort`函数则是numpy库中的函数,用于返回数组排序后的索引。最后,我们只需要将每列最近的n个点的索引返回即可。