Python：過濾器座標列表

您好，我有以下問題。我有一個元組列表，其中每個元組都由3D座標組成。每個座標都在另一個時間步。他們真的很接近。是否有可能對列表進行製作/過濾，以便只有距離爲1的座標。因此，例如，我有Python：過濾器座標列表

list1=[(x1,y1,z1),(x2,y2,z2),(x3,y3,z3),(x4,y4,z4),(x5,y5,z5),(x6,y6,z6)

和過濾器會產生

list2=[(x1,y1,z1),(x3,y3,z3),(x4,y4,z4),(x6,y6,z6)],

因爲(x1,y1,z1),(x2,y2,z2)和(x4,y4,z4),(x5,y5,z5)過於接近。

來源

2017-04-20 Varlor

您是否特指與列表中的相鄰元組相對，而不是列表中距離列表1中任何位置的任何對？ – roganjosh

同樣，你會如何定義「親密度」？ – Divakar

你可能想讀這個：[最近對算法]（https://en.wikipedia.org/wiki/Closest_pair_of_points_problem） –

由於矢量集的大小很小（< 100），所以可以使用一個簡單的解決方案。下面的代碼選擇集合中的代表，只要他們不接近已經選擇的現有代表。這段代碼在性能方面是天真的，它對元組的順序很敏感。根據問題的意見，它可能適合的問題：

import numpy as np 
from scipy.spatial.distance import euclidean 

def predicate(representatives, vector): 
    return all(euclidean(representative, vector) >= 1 
       for representative in representatives) 



def main(): 
    vectors = [tuple(l) for l in np.random.random_integers(0, 5, (100, 3))] 

    representatives = set() 
    for vector in vectors: 
     if predicate(representatives, vector): 
      representatives.add(vector)

在我的機器（i5 6GB）需要約100ms。

來源

2017-04-20 12:57:32 Elisha

Python：過濾器座標列表

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