检查点是否落在 circleS 内

最大能量

我有一长串H-points已知坐标的列表我也有一个列表TP-points我想知道是否H-points落在TP-point具有特定半径(例如r=5)的任何(!)内

dfPoints = pd.DataFrame({'H-points' : ['a','b','c','d','e'],
               'Xh' :[10, 35, 52, 78, 9],
               'Yh' : [15,5,11,20,10]})

dfTrafaPostaje = pd.DataFrame({'TP-points' : ['a','b','c','d','e'],
               'Xt' :[15,25,35],
               'Yt' : [15,25,35],
               'M' : [5,2,3]})

def inside_circle(x, y, a, b, r):
    return (x - a)*(x - a) + (y - b)*(y - b) < r*r

我已经开始了,但是......只检查一个 TP 点会容易得多。但是如果我有例如 1500 个和 30.000 个 H 点,那么我需要更通用的解决方案。任何人都可以帮忙吗?

广黄

另一种选择是使用distance_matrixfrom scipy.spatial

dist_mat = distance_matrix(dfPoints [['Xh','Yh']], dfTrafaPostaje [['Xt','Yt']])
dfPoints [np.min(dist_mat,axis=1)<5]

大约过了2秒的1500 dfPoints30000 dfTrafaPostje


更新:获取得分最高的参考点的索引:

dist_mat = distance_matrix(dfPoints [['Xh','Yh']], dfTrafaPostaje [['Xt','Yt']])

# get the M scores of those within range
M_mat = pd.DataFrame(np.where(dist_mat <= 5, dfTrafaPosaje['M'].values[None, :], np.nan),
                     index=dfPoints['H-points'] ,
                     columns=dfTrafaPostaje['TP-points'])

# get the points with largest M values
# mask with np.nan for those outside range    
dfPoints['M'] = np.where(M_mat.notnull().any(1), M_mat.idxmax(1), np.nan)

对于包含的样本数据:

  H-points  Xh  Yh   TP
0        a  10  15    a
1        b  35   5  NaN
2        c  52  11  NaN
3        d  78  20  NaN
4        e   9  10  NaN

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