python – 创建一个循环,在数据集的所有项目上运行函数(带有数据集索引的参数)？

内容导读

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内容图文

所以我有一个功能：

def connection(n,m,r):
          is_connected = ((x[n]-x[m])**2 + (y[n]-y[m])**2)**0.5
          if is_connected < 2*r:
              return n + " " + "connects with" + " " + m
          else:
              return "no connection"

这基本上看到两个圆圈(坐标对应于索引n和m)是否连接. n和m参数引用数据集x和y中的索引,它们来自numpy.random数组：

array([[ 0.31730234,  0.73662906],
   [ 0.54488759,  0.09462212],
   [ 0.07500703,  0.36148366],
   [ 0.33200281,  0.04550565],
   [ 0.3420866 ,  0.9425797 ],
   [ 0.36115391,  0.16670599],
   [ 0.95586938,  0.52599398],
   [ 0.13707665,  0.6574444 ],
   [ 0.77766138,  0.56875582],
   [ 0.79618595,  0.7139309 ]])

由于数组基本上是10组坐标,我已经生成了两个列表,x和y(x是数组的第一列,y是第二列). m和n是这些列表中的索引.因此,n和m对应于数组中的索引,但我不确定如何？

我现在一直在做的是手动输入索引以查看此数组中的任何两个圆是否连接 – 是否有一个-for循环可以更有效地执行此操作？

解决方法:

无论如何,你应该以不同的方式做事.不幸的是,速度快得多的cKDTree没有必要的功能,但即使是其他KDTree也应该给你一个巨大的速度提升(并且更加优雅地解决它)

from scipy.spatial import KDTree
from itertools import chain

tree = KDTree(circles)

# unfortunatly only a list of lists, because there may be a different amount
# also the point itself is included every time.
connections = tree.query_ball_tree(tree, 2*r)

# if all you want is a list of lists of what connects with what
# connections is already what you need. The rest creates a connectivity matrix:    

repeats = [len(l) for l in connections]
x_point = np.arange(len(circles)).repeat(repeats)
y_point = np.fromiter(chain(*connections), dtype=np.intp)

# or construct a sparse matrix here instead, scipy.sparse has some graph tools
# maybe it even has a better thing to do this.
connected = np.zeros((len(circles),) * 2, dtype=bool)
connected[x_point, y_point] = True

虽然它不巧妙地使用cKDTree,但这仍然可以节省你的O(N ^ 2)复杂度…当然如果len(圆圈)很小,那没关系,但是你可以只使用广播,(或者distance_matrix from scipy.spatial)：

distances = np.sqrt(((circles[:,None,:] - circles)**2).sum(-1))
connected = distances < (2 * r)

# if you need the list of lists/arrays here you can do:
connections = [np.flatnonzero(c) for c in connected]

但请注意,第二种方法是一个记忆饥饿的怪物,只有圆圈很小才有好处.

内容总结

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