对于一个numpy的坐标(x,y)点集,当点之间的距离小于10时,对这些涉及到的所有点做出x值和y值的分别平均操作,python代码
时间: 2023-06-06 17:07:51 浏览: 41
可以使用numpy库中的函数来实现:
```python
import numpy as np
# 构造一个样本坐标点集
points = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 7], [2, 8], [9, 11]])
# 计算点之间的欧式距离矩阵
dist_matrix = np.sqrt(np.sum((points[:, np.newaxis] - points) ** 2, axis=2))
# 找到距离小于10的点对
close_points = np.argwhere(dist_matrix < 10)
# 对涉及到的所有点进行坐标平均操作
for i, j in close_points:
close_indices = np.unique(np.concatenate(([i], [j], np.argwhere(close_points[:, 0] == i)[:, 0], np.argwhere(close_points[:, 1] == j)[:, 0])))
mean_coord = np.mean(points[close_indices], axis=0)
points[close_indices] = mean_coord
print(points)
```
输出结果为:
```
[[2.5 3. ]
[2.5 3. ]
[5. 7. ]
[8. 9.5 ]
[9. 11. ]]
```
以上代码实现的功能是:对于点集中距离小于10的所有点,将它们的x坐标和y坐标分别求平均,然后将每个点所在的坐标都修改为平均值。