假设你有两个二维点集a和b,使用KDTree找出对于b中的每个点,在距离范围d内的a中的所有点
时间: 2024-03-01 09:53:54 浏览: 32
好的,下面是使用KDTree找出对于b中的每个点,在距离范围d内的a中的所有点的代码:
```python
from scipy.spatial import KDTree
a = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]] # 二维点集a
b = [[2, 3], [4, 5], [6, 7]] # 二维点集b
d = 2 # 距离范围d
tree_a = KDTree(a) # 创建KDTree数据结构,对应点集a
tree_b = KDTree(b) # 创建KDTree数据结构,对应点集b
for i in range(len(b)):
# 对于b中的每个点,找到距离它在距离范围d内的a中的所有点
indices = tree_a.query_ball_point(b[i], d)
a_points_within_d = [a[j] for j in indices]
print(f"点 {b[i]} 在距离范围 {d} 内的点有:{a_points_within_d}")
```
输出结果如下:
```
点 [2, 3] 在距离范围 2 内的点有:[[1, 2], [3, 4]]
点 [4, 5] 在距离范围 2 内的点有:[[3, 4], [5, 6]]
点 [6, 7] 在距离范围 2 内的点有:[[5, 6], [7, 8]]
```
代码中,我们先使用`KDTree`函数分别为点集a和点集b创建了KDTree数据结构`tree_a`和`tree_b`。然后,对于b中的每个点,我们使用`tree_a.query_ball_point`函数找到距离它在距离范围d内的a中的所有点的索引,将这些点的坐标存储在`a_points_within_d`列表中。最后,我们输出结果,展示b中每个点在距离范围d内的a中的所有点。
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