概述
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist
def ABdist(A,B):
# Distance to all points in B,for each point in A.
dist = cdist(A,B,'euclidean')
# Indexes to minimum distances.
min_dist_idx = np.argmin(dist,axis=1)
# Store only the minimum distances for each point in A,to a point in B.
min_dists = [dist[i][md_idx] for i,md_idx in enumerate(min_dist_idx)]
return min_dist_idx,min_dists
N = 10000
A = np.random.uniform(0.,5000.,(N,2))
B = np.random.uniform(0.,2))
min_dist_idx,min_dists = ABdist(A,B)这适用于N的小值.但是现在这些集的长度从N = 10000增加到N = 35000并且我遇到了
dm = np.zeros((mA,mB),dtype=np.double) MemoryError
我知道我可以用一个for循环替换cdist,它只保留A中每个点到B中每个点的最小距离(和索引),因为这就是我所需要的.我不需要完整的AxB距离矩阵.但我一直在使用cdist,因为它很快.
有没有办法用一个(差不多？)快的实现来替换cdist,但这不会占用那么多内存？
from scipy.spatial import cKDTree min_dists,min_dist_idx = cKDTree(B).query(A,1)
在计算和存储器使用方面,结果比基于广播的任何方法更有效.
例如,即使有1,000,000个点,计算也不会耗尽内存,并且在我的笔记本电脑上只需几秒钟：
N = 1000000 A = np.random.uniform(0.,2)) %timeit cKDTree(B).query(A,1) # 3.25 s ± 17.9 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,1 loop each)
总结
以上是编程之家为你收集整理的python – 在2D中找到点组之间的最小距离(快速且不太耗费内存)全部内容，希望文章能够帮你解决python – 在2D中找到点组之间的最小距离(快速且不太耗费内存)所遇到的程序开发问题。
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