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3
回答
为
numpy
数组
中
的
每
一行
中
的
每个
点
查找
最近
的
k
点
、
、
、
我有一个np
数组
,X
的
大小是1000 x 1000,其中
每个
元素都是实数。我想为这个np
数组
的
每
一行
中
的
每个
点
找到5个
最近
的
点
。这里
的
距离度量可以是abs(x-y)。我见过很多比较向量
的
方法,但还没有看到比较单个元素
的
方法。我知道我可以使用for循环,然后遍历并找到最小
的
<e
浏览 23
提问于2017-03-16
得票数 4
回答已采纳
1
回答
查找
集合
中
每个
点
的
最近
点
我有一个n个
点
的
集合,形式
为
(X,Y),我想找到与集合
中
每个
点
最近
的
点
,另一个
点
也属于同一集合。任何帮助都是非常感谢
的
。
浏览 0
提问于2012-09-21
得票数 4
回答已采纳
1
回答
查找
numpy
中
每
一行
的
点
积
、
、
我想知道是否有一种更“麻木”
的
方法来处理以下问题: T = np.array([[0.9, 0.44], [0.6, 0.8]])x = np.array([[1, 2], [3, 4], [6, 7]]) transformed = [np.dot(T,
k
) for
k
in x] 这是可行
的
,但它看起来像是
numpy
中
内置
的
东西,在pandas中有transform/ap
浏览 35
提问于2020-06-28
得票数 2
回答已采纳
0
回答
查找
数据帧
中
每个
点
的
最近
点
、
、
、
我有一个包含ID、纬度和经度
的
数据帧:A 45.0353 52.5362 (45.0353, 52.536212.5363)D 48.3638 18.3903 (48.3638, 18.3903) 我需要它们
中
的
每一个,找到
最近
的
一个,距离将是所需数据帧
中
的
第五列。df
浏览 7
提问于2017-11-24
得票数 1
2
回答
如何理解Matlab
中
的
函数"kmeans"?
、
、
假设我有一个矩阵A,它
的
大小是2000*1000 double。然后将Matlab在函数"kmeans"
中
的
构建应用于矩阵A。
k
= 8;我得到C = 8*1000 double;idx = 2000*1 double,值从1到8;根据文档,C返回
k
-by-p (8 by 1000)矩阵
中
的
k
浏览 6
提问于2015-08-05
得票数 1
回答已采纳
2
回答
查找
最近
邻=,TypeError:只有整数标量
数组
可以转换为标量索引
、
、
、
、
我做了一个函数,
为
自制
的
knn分类器找到
最近
的
邻接点。point.定义了一个函数euclid_dist(x,y)以求二维平面上两
点
之间
的
距离,定义了一个函数nearest_neigh(p, points,
k
=3)来
查找
列表
中
与
点
p
最近
的
k
点
。
查找
邻居
的
职能: def neares_neig
浏览 5
提问于2020-04-24
得票数 1
回答已采纳
2
回答
python
中
PCA
的
欧氏距离计算
、
、
、
我用三维
numpy
array作为主成分分析 [xb yb zb] .其中,
每
一行
都是一个
点
,并且我从PCA上面选择了任意两个随机行作为集群它给出了2行
numpy
数组
。我必须找到从out_list
的
<e
浏览 2
提问于2014-04-09
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何从同一
数组
中
获取
NumPy
数组
中
每个
点
的
第n个
最近
邻居?
、
、
我有一个形状
为
(291336,50)
的
numpy
数组
。即存在291336个
点
,其中
每个
点
具有50个维度。 对于此
数组
中
的
每个
点
,我希望通过距离找到属于同一
数组
的
k
最近
邻居
的
距离和索引。我找到了与相关
的
问题,但它找到
的
是1st
最近
的<
浏览 0
提问于2018-10-13
得票数 0
1
回答
使用lon和lat坐标在R
中
查找
半径内
的
点数
我有一组具有经纬度坐标的
点
。我想找出
每个
点在特定半径内
的
点数。我查看了RANN和FNN包,我找到
的
唯一相关函数是RANN包
中
的
nn2()。不过,我不想预置必须识别的最大值或最小点( nn2函数
中
的
k
个变量)。此外,即使我在nn2
中
尝试了
k
(点数)和radius
的
几个不同
的
值,但我总是得到相同
的
结果。即使半径设置
为
非常小或为零。下
浏览 2
提问于2016-08-18
得票数 6
回答已采纳
1
回答
如何在保持精度
的
同时,
为
数据集中
的
每个
点
找到最接近
的
点
?
、
、
这是我
的
数据集: 我试图为数据集中
的
所有点找到
最近
的
点
。这些
点
是地球表面的纬度和经度。当然,
最近
的
点
不可能是同一
点
。我尝试了本文中列出
的
KDTree解决方案:,并将海报
的
随机
点
(由np.random.uniform生成)更改为自己
的
数据集。我希望得到一个充满距离
的
数组
,但是,我得到了一个满是零
的</em
浏览 2
提问于2021-07-30
得票数 1
2
回答
计算(x,y,z)
点
列表中
最近
邻
的
(欧几里德)距离最有效
的
方法是什么?
、
、
、
对于
数组
中
的
每个
点
,最有效
的
计算(欧几里得)距离
的
方法是什么? 我有一个100
k
(X,Y,Z)
点
的
列表,我想计算一个
最近
邻距离
的
列表。距离
的
指数与
点
的
指数相对应。我认为我
的
问题比那更简单。对于
每
一
点
:寻找
最近
的
邻居,计算距离。使用sci
浏览 5
提问于2019-10-03
得票数 0
回答已采纳
4
回答
如何在
numpy
或tensorflow
中
不使用任何循环来获得矩阵行?
、
、
、
、
我有一个矩阵,我想在矩阵
的
每
一行
中
读取,并使用tf.nn.top_
k
查找
每
一行
的
顶部
k
值。indices =
浏览 0
提问于2018-01-23
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Python
中
不同维
数组
的
矢量化计算
、
、
、
在科学计算
中
,三维场可以离散
为
F[nx, ny, nz],其中nx、ny和nz是网格点在三个方向上
的
个数。在
每
一
点
上,假设我们附加了n-by-n张量。所以对于张量场,我们可以用一个5D
数组
来表示T[n, n, nx, ny, nz]。任意
点
[i, j,
k
]
的
张量可以选择
为
T[:, :, i, j,
k
]。如果我想计算
每个
点
的
非对角元素之和,我想
浏览 0
提问于2019-01-23
得票数 3
回答已采纳
4
回答
Python
中
无
k
-d树
的
最近
邻搜索
、
、
、
我开始学习来自C++背景
的
Python。我正在寻找
的
是一种快速而简单
的
方法来在多维
点
的
2D (
numpy
)
数组
(也是
numpy
数组
)中找到某个多维查询
点
的
最近
(
最近
的
邻居)。我知道scipy有一棵
k
-d树,但我不认为这是我想要
的
。首先,我将更改2D
数组
中
多维
点</
浏览 4
提问于2011-12-16
得票数 11
1
回答
在opencv
中
FLANN运行得太慢了
、
我有一组
点
云(
点
云≈
的
数量
为
200万)。我想为
点
云中
的
每个
点
找到
最近
的
k
近邻。我做了这样
的
事 flann::Index flann_index(data_m, flann::KDTreeIndexParams(),cvflann::FLANN_DIST_EUCLIDEAN);//更新:我需要搜索
的
查询
点
正是用来构造树
的
浏览 2
提问于2016-03-07
得票数 3
回答已采纳
1
回答
Numpy
:如何从
每
一行
检索
k
max值?
我想从
numpy
数组
中
的
每
一行
中
检索
k
个最大值。我一直在挖掘文档,但没有找到答案(我可能找错了地方)。有没有人有一个简单
的
代码片段可以做到这一
点
?迪德里克
浏览 0
提问于2010-08-17
得票数 1
回答已采纳
1
回答
多线程程序
中
的
K
近邻
、
、
给定一个训练集和一个需要分类
的
测试点T。如果我将训练集分成n个部分,然后对
每个
部分运行knn算法(
k
=1)。在此之后,我比较了
每个
部分
的
结果。如果我在整个训练集上运行1-nn,它会给我相同
的
结果吗?例如:n= 4.在训练集
的
4个部分上运行1-nn算法后,将训练集分成4个部分,我从部分1得到点A,从部分2得到点B,从部分3得到C,从部分4得到D。之后,我可以比较T到A,B,C和D
的
距离来计算出T属于哪个类吗?
浏览 0
提问于2017-03-16
得票数 0
1
回答
从NP
数组
到STL
的
映射值
、
、
、
、
最近
,我正在努力使用STL对象
的
特定空间坐标来获取3D卷(np
数组
)
的
像素值。STL对象在空间上与3D体重叠,但后者没有坐标,因此我不知道如何选择与STL坐标对应
的
像素值。有什么想法吗?
浏览 3
提问于2021-12-14
得票数 0
1
回答
Numpy
组标量成
数组
、
、
我有一个
numpy
阵列U,形状
为
(20, 50):20个空间
点
,空间
为
50维。上下文 要点是,我希望使用
numpy
.concatenate沿着列展开
数组
(实际上,使用X次复制相同
的
数组
)
浏览 2
提问于2016-04-12
得票数 0
回答已采纳
1
回答
计算
NumPy
中所有网格
点
的
邻域距离
、
、
想象一个空间中
的
三维网格,其中
每个
网格
点
都有一个二进制值.网格
点
的
值由三维
numpy
数组
表示。 对于
每个
值
为
1
的
网格
点
,我们想知道
最近
的
0值点在14个不同方向(±x、±y、±z和8对角)
的
位置。这意味着,以一个数字形状
数组
(nx,ny,nz)作为输入,输出应该是一个形状
数组
(nx,ny,nz,14),其中输出<
浏览 7
提问于2022-11-05
得票数 0
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