在Python中如何编写DSM被划分为以对象空间最低点为中心的同心圆环的代码

以下是Python中实现DSM被划分为以对象空间最低点为中心的同心圆环的代码：

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform

def create_dsm(filename):
    # 读取数据
    with open(filename, 'r') as f:
        data = [line.strip().split() for line in f.readlines()]

    # 获取对象列表和属性列表
    obj_list = [row[0] for row in data]
    attr_list = data[0][1:]

    # 创建属性矩阵
    attr_matrix = np.zeros((len(obj_list), len(attr_list)))
    for i, row in enumerate(data[1:]):
        attr_matrix[i] = [float(x) for x in row[1:]]

    # 计算对象之间的相似度（欧几里得距离）
    dsm = squareform(pdist(attr_matrix, metric='euclidean'))

    # 将DSM拆分为多个同心圆环
    num_rings = 5  # 要划分的同心圆环数量
    ring_width = 0.1  # 同心圆环的宽度
    intervals = np.linspace(0, np.max(dsm), num_rings+1)
    rings = []
    for i in range(num_rings):
        min_dist = intervals[i]
        max_dist = intervals[i] + ring_width
        mask = (dsm >= min_dist) & (dsm < max_dist)
        rings.append([obj_list[i] for i in range(len(obj_list)) if mask[i]])

    return rings

这段代码首先读取一个DSM文件，计算对象之间的相似度，然后将DSM拆分为多个同心圆环。同心圆环的数量和宽度可以根据需要进行调整。返回的结果是一个嵌套列表，其中每个子列表表示一个同心圆环，其中包含一组对象的名称。