今天也要吃肉肉呜 2023-03-15 15:22 采纳率: 100%
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已结题

关于#Python#的问题,如何解决?

问题遇到的现象和发生背景

想利用Python计算两个array之间的距离
points1是表1的array,points2是表2的array

points1 = dfA.values
points2 = dfe1.values
我的解答思路和尝试过的方法

使用过分块计算和np.sqrt计算,但是不支持float类型的计算,出错了

我想要达到的结果

下面两个表每一列代表坐标x,y,z,想计算表1和表2两两点的距离并筛选出表1每个点与表2中距离最近的40个点
注:每个表基本上都有几十万行,所以计算速度是个问题,而且每一列的数据类型都是float,最好能够使用分块计算
表1

img

表2

img

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8条回答 默认 最新

  • 「已注销」 2023-03-15 15:46
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    参考GPT和自己的思路:你可以使用scipy.spatial.distance.cdist函数来计算两个array之间的距离,并使用argsort函数和切片来找到表1每个点与表2中距离最近的40个点。以下是一个示例代码,它使用分块计算来加快速度:

    import numpy as np
    from scipy.spatial.distance import cdist
    
    # 假设points1和points2是两个array,每一行代表一个点的坐标
    points1 = np.random.rand(100000, 3)
    points2 = np.random.rand(200000, 3)
    
    # 将points2划分成多个块,每个块包含1000个点
    block_size = 1000
    blocks2 = [points2[i:i+block_size] for i in range(0, len(points2), block_size)]
    
    # 计算每个点在points1中与所有块中的点的距离,并找到每个点距离最近的40个点的索引
    k = 40
    distances = []
    for block2 in blocks2:
        dist = cdist(points1, block2)
        indices = np.argpartition(dist, k-1)[:, :k]
        distances.append((dist, indices))
    distances = np.concatenate(distances, axis=1)
    nearest_indices = np.argsort(distances, axis=1)[:, :k]
    
    # 最近的40个点在points2中的坐标
    nearest_points2 = np.concatenate([blocks2[i][nearest_indices[:, i]] for i in range(len(blocks2))])
    
    # 计算表1每个点与最近的40个点的距离
    distances = np.linalg.norm(points1[:, np.newaxis] - nearest_points2, axis=2)
    
    
    

    这个代码首先将points2划分成多个块,并分别计算每个点在points1中与所有块中的点的距离,然后找到每个点距离最近的40个点的索引。最后,它计算最近的40个点在points2中的坐标,并计算表1每个点与最近的40个点的距离。

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