indices = kd_tree.search_hybrid_vector_3d(traj_pt, voxel_size * 10.0, 50)什么意思
时间: 2023-10-05 15:07:27 浏览: 40
`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。
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indices1 = scatter_tree.query_ball_point([lat, lon], r=radius)
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。
indices = drug_graph.nonzero() AttributeError: 'SparseMatrix' object has no attribute 'nonzero'
这个错误是因为 `SparseMatrix` 对象没有 `nonzero` 属性。如果你想要获取稀疏矩阵中非零元素的位置,可以使用 `nonzero()` 方法,而不是属性。例如:
```
row_indices, col_indices = drug_graph.nonzero()
```
这将返回稀疏矩阵中所有非零元素的行索引和列索引,分别存储在 `row_indices` 和 `col_indices` 中。