标签：python arrays numpy

我有下面的代码,其中points是3行cols列表的列数,coorRadius是我想要找到局部坐标最大值的半径,localCoordinateMaxima是一个数组,我存储这些最大值的i：

for i,x in enumerate(points):
        check = 1
        for j,y in enumerate(points):
            if linalg.norm(x-y) <= coorRadius and x[2] < y[2]:
                check = 0

        if check == 1:
            localCoordinateMaxima.append(i)

    print localCoordinateMaxima

不幸的是,当我有几千点时,这需要永远,我正在寻找一种加速它的方法.我尝试用all()条件来做,但是我没有管理它,我甚至不确定它会更有效率.你们能提出一种让它更快的方法吗？

最好！

解决方法:

您最好使用KDTree搜索邻居.

from scipy.spatial import cKDTree

tree = cKDTree(points)
pairs = tree.query_pairs(coorRadius)

现在,pair是一组两个项元组(i,j),其中i

is_maximum = [True] * len(points)
for i, j in pairs:
    if points[i][2] < points[j][2]:
        is_maximum[i] = False
    elif points[j][2] < points[i][2]:
        is_maximum[j] = False
localCoordinateMaxima, = np.nonzero(is_maximum)

这可以通过矢量化来进一步加速：

pairs = np.array(list(pairs))
pairs = np.vstack((pairs, pairs[:, ::-1]))
pairs = pairs[np.argsort(pairs[:, 0])]
is_z_smaller = points[pairs[:, 0], 2] < points[pairs[:, 1], 2]
bins, = np.nonzero(pairs[:-1, 0] != pairs[1:, 0])
bins = np.concatenate(([0], bins+1))
is_maximum = np.logical_and.reduceat(is_z_smaller, bins)
localCoordinateMaxima, = np.nonzero(is_maximum)

上面的代码假设每个点在coorRadius中至少有一个邻居.如果不是这样,你需要稍微复杂化一些事情：

pairs = np.array(list(pairs))
pairs = np.vstack((pairs, pairs[:, ::-1]))
pairs = pairs[np.argsort(pairs[:, 0])]
is_z_smaller = points[pairs[:, 0], 2] < points[pairs[:, 1], 2]
bins, = np.nonzero(pairs[:-1, 0] != pairs[1:, 0])
has_neighbors = pairs[np.concatenate(([True], bins)), 0]
bins = np.concatenate(([0], bins+1))
is_maximum = np.ones((len(points),), bool)
is_maximum[has_neighbors] &= np.logical_and.reduceat(is_z_smaller, bins)
localCoordinateMaxima, = np.nonzero(is_maximum)

标签：python,arrays,numpy
来源： https://codeday.me/bug/20190830/1769016.html

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