在3D空間中找到python numpy.ndarray的最近鄰居

Question

我有一個3d點的numpy.ndarray，即它的np.shape是（4350,3）和第二個numpy.ndarray的3d點的np.shape（10510,3）。 現在，我試圖找到合適的python-package，以盡快計算第二個數組中的點中第二個數組中最近的鄰居。

我在這里發現了一個非常相似的問題： 使用python numpy在3d空間中找到一個點的k個最近鄰居，但我不知道如何使用該解決方案解決我的問題。

非常感謝您的幫助！

Answer 1

這是KDTree方式：

from scipy.spatial import KDTree

data= np.random.rand(10510,3)
sample= np.random.rand(4350,3)
kdtree=KDTree(data)

然后dist,points=kdtree.query(sample,2)將在大約一秒鍾的時間內為4350個候選對象提供2個最佳鄰居。