3D空間内の特定の軸に沿った最も近い点を効率的に見つける

Question

私は数日間このものを使って遊んでいて、パフォーマンスの壁にぶち当たっています。

データ：3Dの数十万人に

• 10sが
• ポイントは、正/負のint型であり、
• めったに新しいポイント
• を追加しません重複なしで3Dグリッドの上に落ちるポイント通常はギャップレスですが、ギャップは可能です

構造：

• 各軸（最も近い点を左に）に最も近い隣接点を効率的に見つけることができ、軸のみである必要があります。
• がまれに挿入を処理していないか（しかし、それらを処理する必要があります）
• は私がhttp://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/spatial.htmlで可能な解決策を発見した重複ポイント

を処理する必要はありません建設後に削除されます、しかし、kd木は非常に無駄のようですこのタイプのデータ（任意の点のクラスタに適しています）に対して、半径内の点を見つけるために調整されます。このデータの主な使用事例は、それぞれに沿って最も近い近傍点を見つけ出す（そして追跡する）ことが多い。

例データ（X、Y、Z）：

[(4, 3, 0), (4, 4, 0), (5, 3, 0), (3, 3, 0), (4, 3, 1), ...] 

は、おそらく私のグーグル-FUは、（好ましくは、Pythonで）既に私と最適な構造が存在する失敗しているが、私は1つを見つけることができませんでした。

Answer 1

、xに対するyの3 KDツリーを構築については、zはそれぞれ軸は？ とにかくIMOのような木構造が必要です。

Answer 2

Hmm、x = 4。で複数の点を言っているので、「左に最も近い」とそれ以外のものは厄介であると判明するので、他の軸での閉じを見つける必要があります。

次のようなもっと単純な「最近点」は機能しませんか？

for n in xrange(len(points)): 
    diff = (((x0-points.x[n])**2) + ((y0-points.y[n])**2) + ((z0-points.z[n])**2))**0.5 

そしてちょうど最小の差分（含まれている場合、現在の点を除く）と 'N' を取り除く..：/

Answer 3

点だけが、他の軸の値が静的である軸をたどっている場合、点が最も近いものとして数えられている場合。それは、（1,1,0）の資格ではないでしょう（0,0,0）が、（4,0,0）のように最も近いだろう、あなた可能性：

import numpy as np 
#The .T is ofcourse not neccesary here but then you have to fix it below as well. 
points = np.asarray([(4, 3, 0), (4, 4, 0), (5, 3, 0), (3, 3, 0), (4, 3, 1)]).T 
#You have still to check thiss for all points just showing for pt 0 
on_same_xy = (points[:-1,:].T == points[:-1,0]).all(axis=1) 

z_distance = (points[2,on_same_xy] - points[2,0]) 
z_distance_up = z_distance[np.where(z_distance > 0)] 
if z_distance_up.size == 0: 
    up = None 
else: 
    up = z_distance_up.min() 

z_distance_down = z_distance[np.where(z_distance < 0)] 
if z_distance_down.size == 0: 
    down = None 
else: 
    down = z_distance_down.max() 

print "Z-up-neighbour %s, Z-down-neighbour %s" % (str(up), str(down)) 

あなたはちょうど2つの第1の座標値を持っているので、ポイント[-1,0]のうち、アップポイントおよびダウンポイントの位置ならびに距離は、上下からアクセスすることができる。

コードがちょっと混乱していることがわかりました。しかし、大量のデータセットがいったん無駄になったら、本当に速く動作するはずです。また、再度、あなたの質問が何を求めているのかという質問です。