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1688网站建设方案书模板,免费海外网站建设,企业服务包括哪些,广州网站建设(信科分公司)1 数据 假设我们有这样的一个数据tst_lst#xff0c;表示的是5条轨迹的墨卡托坐标#xff0c;我们希望算出逐点的曼哈顿距离之和#xff0c;作为两条轨迹的距离 [array([[11549759.51313693, 148744.89246911],[11549751.49813359, 148732.97804463],[11549757.620705…1 数据 假设我们有这样的一个数据tst_lst表示的是5条轨迹的墨卡托坐标我们希望算出逐点的曼哈顿距离之和作为两条轨迹的距离 [array([[11549759.51313693, 148744.89246911],[11549751.49813359, 148732.97804463],[11549757.62070558, 148738.21148336],[11549877.73443613, 148886.64075531],[11549855.1365795 , 148900.67083319]]),array([[11556428.51911408, 145454.58226351],[11557035.91165162, 145493.83259114],[11557310.50343952, 145408.66217089],[11557748.16714946, 145339.9824732 ],[11558124.96136184, 145498.27539452]]),array([[11560299.60987809, 143642.48133694],[11560236.88134503, 143437.08940241],[11560254.26944949, 143331.75455279],[11560222.79942945, 143349.26953089],[11560224.0350758 , 143354.70329418]]),array([[11559757.30584681, 143885.2194761 ],[11560304.02926187, 143639.87580025],[11560743.21804884, 143750.12120076],[11560626.52182665, 144103.28312704],[11560722.44583186, 144272.53199179]]),array([[11569978.06036478, 151723.38135785],[11569938.73118869, 151248.5811628 ],[11569616.11617246, 150791.67584703],[11569571.34347327, 150687.55191842],[11569688.57402901, 150674.10077112]])]2 处理原始数据 2.1 直接喂入的问题 如果直接将上面的数据fit入NearestNeighbors是会报错的 from sklearn.neighbors import NearestNeighborscellKDtreeNearestNeighbors().fit(tst_lst) cellKDtreeValueError: Found array with dim 3. NearestNeighbors expected 2.ValueError 是由于尝试在 NearestNeighbors 对象上使用三维数组导致的。NearestNeighbors 期望的输入是一个二维数组其中每行代表一个数据点每列代表一个特征 2.2 修改数据形状 每一个轨迹二维矩阵转化成一个一维向量 tst_lstnp.array(tst_lst) tst_lst_new[]for i in range(len(tst_lst)):tst_lst_new.append(np.hstack(tst_lst[i]).tolist()) tst_lst_new [[11549759.513136925,148744.89246911363,11549751.49813359,148732.97804463338,11549757.620705582,148738.2114833576,11549877.734436132,148886.6407553058,11549855.136579504,148900.67083319122],[11556428.519114085,145454.58226351053,11557035.911651615,145493.83259113596,11557310.503439516,145408.66217089174,11557748.167149458,145339.9824731981,11558124.961361844,145498.2753945235],[11560299.609878086,143642.48133694328,11560236.881345032,143437.0894024146,11560254.269449493,143331.75455278732,11560222.79942945,143349.26953088713,11560224.035075797,143354.7032941798],[11559757.305846812,143885.21947610297,11560304.02926187,143639.8758002481,11560743.218048835,143750.12120075937,11560626.521826653,144103.28312704086,11560722.445831856,144272.53199179273],[11569978.060364777,151723.38135785353,11569938.731188687,151248.58116280191,11569616.116172463,150791.67584703089,11569571.343473272,150687.55191841844,11569688.57402901,150674.1007711226]]此时送入NearestNeighbor已经可以了 from sklearn.neighbors import NearestNeighborscellKDtreeNearestNeighbors().fit(tst_lst_new) cellKDtree 3 自定义函数 from scipy.spatial.distance import * import numpy as np def disfunc(x,y):#每次比较fit入Nearest Neighbor 的矩阵的两行x_pointsnp.array([(x[i],x[i1]) for i in range(0,len(x),2)])y_pointsnp.array([(y[i],y[i1]) for i in range(0,len(y),2)])#提取经纬度将每一行一维向量改成二维矩阵return float(np.sum(np.diag(cdist(x_points,y_points,metriccityblock))))cdist(x_points,y_points,metriccityblock) 将得到一个二维矩阵表示x每一个元素和y每一个元素的曼哈顿距离np.diag是取二维矩阵的对角元素表示x和y对应位置元素的距离求和就是两条轨迹的距离 4 使用NearestNeighbor 注似乎algorithm只能选择默认的bruteKD_tree和ball_tree都不行 from sklearn.neighbors import *cellKDtreeNearestNeighbors(metricdisfunc).fit(tst_lst_new) cellKDtree
http://www.huolong8.cn/news/174351/

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