我正在尝试实现一种有效的<a href="https://en.wikipedia.org/wiki/K-d_tree" rel="nofollow noreferrer">kd-tree</a>，该方法使
在这些<a href="https://www.cs.cmu.edu/%7Eckingsf/bioinfo-lectures/kdtrees.pdf" rel="nofollow noreferrer">slides</a>（13）中，描
我正在看SciPy的<a href="https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.spatial.cKDTree.html#scipy.spatial.cKDTree" rel="
我有训练数据，它们的变量名称是（trainx，trainy），我想使用sklearn.neighbors.KDTree来知道最接近的k值
<p
我想找到从数据框B到位于A的所有数据点的最近点；我用过KDtree。查询，但是我不确定在哪里写A和B，我
我需要快速找到3个（或更多个）维度中距平面（或超平面）最近的k个点。是否存在使用某种聪明的数据
如何将kd-tree转换为r-tree以在knnsearch中使用？
<pre><code>KDTreeMdl = KDTreeSearcher(X,'Distance','minkowski&
<h3>背景：</h3>
我在笔记本中接管了一些代码，这些笔记本大量使用了全局变量，一方面使使用<code>Pool.im
我试图找到与数据集中每个点最近的近邻，所以我建立了一个kdtree并对其进行查询，该查询的k值为2，因
找到cKDTree可以找到最近的邻居，我一直在尝试运行该程序并获得正确输出所花费的时间。
我发现
我们将能够在空间中某些区域中没有点的应用程序中使用KD树。例如，在二维空间中，在某些矩形区域中
我试图在javascript中建立一个kdtree，它创建了一些不可预测的结果
例如，使用<code>dots = "[{\"coo
<strong>摘要/简化版本</strong>
给出由三个1维数组（<code>lats</code>，<code>lons</code>和<code>dtime</code>都
我有一个 networkx 图 <code>G</code>，其中包含公共交通站点数据作为节点，边代表公共交通网络的每条路线
我正在尝试使用 <code>cKDTree query</code> 找到最接近某个点的三角形平面。
我已经知道要找到离该点
我目前正在使用 Python 的 scipy.spatial.kdtree 在两个大型地球科学数据集之间执行最近邻查找。一个是附有
所以我试图从示例网格中找到 pyvista numpy 数组中的 k 个最近邻居。收到邻居后，我想在我的 3d 模型中实
我有一个 <code>pandas dataframe</code> 的形式：
<pre><code> benchmark_x benchmark_y ref_point_x ref_point_y
0 525039.140
我试图通过由对象而不是纯坐标构建的 scipy 的 KD_tree 类来创建 kd-tree。对象有一个 (x,y) 元组，树基于此
对于包含坐标列（例如“x”、“y”）的数据框，我想检查相关值“val”是否偏离本地（到坐标的距离<
