kdtree

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    kdtree를 실행할 때 scipy.spatial ValueError

    배경 : 위도/경도가 201 개의 레코드가있는 shapefile에 cKDtree 함수를 사용하여 가장 가까운 이웃을 실행하려고 시도하는 경우, 8760 시간의 시간 시리즈 데이터 집합 (총 시간 1 년). 나는 오류를 얻고있다, 자연스럽게 나는 그것을 찾았다. 나는 이것을 발견했다 : scipy.spatial ValueError: "x must consis
    python numpy kdtree 2016-09-01

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    `sklearn.neighbors.KDTree` 개체를 hdf5로 덤프하는 방법은 무엇입니까?

    에 따르면, 우리는 피클과 함께 디스크에 KDTree 개체를 버릴 수 있습니다. 그러나 덤핑 및로드 및 저장소 comsuming 모두 매우 느립니다. hdf5 형식으로 덤프 할 수 있습니까?
    scikit-learn pickle hdf5 kdtree 2016-07-18

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    2D KD 트리와 가장 가까운 이웃 검색

    나는 현재 여기에 설명 된 알고리즘 다음하는 KD 트리와 가장 가까운 이웃 검색을 구현 ​​해요 : 나는 KD 트리를 구현하기 위해 서로 다른 몇 가지 방법을 통해 온 http://ldots.org/kdtree/ , 하나 포인트는 내부 노드에 저장되며, 리프 노드에만 저장됩니다. 매우 간단한 유스 케이스가 있으므로 (트리를 한 번만 구성하면 수정해야 할 필
    java algorithm search nearest-neighbor kdtree 2015-01-19

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    평면상의 더 빠른 쿼리

    문제 [0, M] x [0, M]에있는 데카르트 평면에서 n 2-D 점 집합의 Q 쿼리를 지원해야합니다. 포인트는 사전에 제공됩니다. 각 쿼리는 직사각형 (x1, y1) * (x2, y2)로 묶인 점의 수를 계산하도록 요청합니다. (축 정렬 사각형). 제약 0 < 내가 사용되는 알고리즘에 대한 자세한 내용을 알고 싶은 < 10000 M. 우리는 이러한 쿼리
    algorithm optimization query-optimization computational-geometry kdtree 2016-09-07

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    2d지도에서 가장 고립 된 점 - 알고리즘

    나는 일련의 점들을 가지고 있으며, 다른 점들과 가장 먼 유클리드 거리를 가진 점을 알아야한다. 나는 O에서 내가 솔루션에 대한 Kd를 나무에 대해 들었어요 (N^2) 이제 들이를 향상시키고 자하는,하지만 요점은 'X'Kd를 이미 존재하는 경우 KD 나무는 가까운 거리를 제공하지 않습니다 나무. 제거 할 구현이 없습니다. 편집 : 당신은 검색을
    algorithm dictionary math computational-geometry kdtree 2016-06-04

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    키의 SCI 사전에서 최소값과 키를 어떻게 찾을 수 있습니까?

    나는 2 kd 나무 사이의 최단 거리를 찾고, scipy 함수 'sparse_distance_matrix'를 사용하고 있습니다. 결과는 {(1,2):4.54} 형식의 키 매트릭스 사전에 리턴됩니다. 그것의 수는 다음 코드를 사용하여 값을 검색 할 수 있지만 방법은 최소값과 키 튜플을 반환합니다 그 튜플의 형태 sparsemin = sp.KDTree.spar
    python scipy kdtree 2016-07-26

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    KDTree.query_ball_tree를 사용하여 x, y 표에서 점 집합을 찾는 방법

    저는 파이썬으로 작업 중이며 numpy 배열 인 x, y 메쉬 표가 있습니다. 그리드의 각 점 (x1, y1)을 (x1, y1)에서 거리 r에있는 점을 찾아야합니다. Scipy는 numpy 배열로 구성 할 수있는 KD Tree 객체와 거리 r을 입력으로 사용하는 함수 KDTree.query_ball_tree을 가지고 있지만 어떻게 작동하는지 이해할 수는 없
    python scipy kdtree 2014-12-17

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    for-loops에서의 Python 속도가 느리고 수백 가지 속성 조회가 있습니다. Numba를 사용합니까?

    나는 간단한 쇼케이스 SPH (smooth particle fluid dynamics, 여기서는 관련이 없다.)에서 파이썬으로 구현하고있다. 코드는 작동하지만 실행은 다소 느립니다. 나는 종종 개별 입자를 특정 양의 이웃과 비교해야합니다. 이전 구현에서 나는 모든 입자 위치와 모든 거리를 각각의 기존 입자에 큰 numpy 배열로 유지했습니다.> 특정 시점에
    python jit numba kdtree 2016-08-08

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    동일한 파이썬 코드, 다른 성능

    이 코드를 파이썬으로 작성했는데 뭔가 미치겠습니다. 함수에 넣으면 같은 코드가 나에게 다른 결과를 준다 !! 그게 어떻게 될 수 있니? 이 함수 def iterateTesting(k): Accuracy = [] for t in range(0,10): train_data,test_data = shuffleAndSplit(data)
    python python-2.7 numpy scikit-learn kdtree 2016-10-04

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    더 좋은 방법은 공간 데이터를 나타냅니다

    시스템에 다음과 같은 문제가 있습니다 : 제 시스템이 클라이언트 - 서버 아키텍처입니다. 내 응용 프로그램은 도시의 건물 인식에 관한 것입니다. 그래서 나는 도시의지도를 그리드로 분리하기로 결정했습니다. 각 그리드에는 30 x 30 m의 면적이 있습니다. 각 격자 영역에 대해 격자의 중심점 (lat, long)을 저장합니다. 내 질문에 사용자가 특정 표 x
    database algorithm spatial kdtree 2014-12-30
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