SciPy տարածական տվյալներ

SciPy Տարածական տվյալներ

Տարածական տվյալների հետ աշխատելը

Տարածական տվյալները վերաբերում են տվյալներին, որոնք ներկայացված են երկրաչափական տարածության մեջ:

Օրինակ կոորդինատային համակարգի կետերը:

Մենք գործ ունենք տարածական տվյալների հետ կապված բազմաթիվ խնդիրների հետ:

Օրինակ՝ գտնել, արդյոք կետը գտնվում է սահմանի ներսում, թե ոչ:

SciPy-ն մեզ տրամադրում է մոդուլը scipy.spatial, որն ունի տարածական տվյալների հետ աշխատելու գործառույթներ։


Triangulation

Բազմանկյունի եռանկյունությունը բազմանկյունը բաժանելն է մի քանի եռանկյունների, որոնցով մենք կարող ենք հաշվարկել բազմանկյան մակերեսը:

Եռանկյունաձևություն միավորներով նշանակում է ստեղծել մակերեսային կազմված եռանկյուններ, որոնցում նշված բոլոր կետերը գտնվում են մակերեսի ցանկացած եռանկյան առնվազն մեկ գագաթի վրա:

Այս եռանկյունավորումները կետերի միջոցով առաջացնելու եղանակներից մեկն է Delaunay() Եռանկյունավորում.

Օրինակ

Ստեղծեք եռանկյունություն հետևյալ կետերից.

Արդյունքը:

Փորձեք ինքներդ »

Նշում: The simplices հատկությունը ստեղծում է եռանկյունի նշագրման ընդհանրացում:



Ուռուցիկ Հալլ

Ուռուցիկ կորպուսը ամենափոքր բազմանկյունն է, որը ծածկում է նշված բոլոր կետերը:

Օգտագործում ConvexHull() Ուռուցիկ կորպուս ստեղծելու մեթոդ:

Օրինակ

Ստեղծեք ուռուցիկ պատյան հետևյալ կետերի համար.

Արդյունքը:

Փորձեք ինքներդ »


KDԾառեր

KDTrees-ը տվյալների կառուցվածք է, որն օպտիմիզացված է մոտակա հարևանների հարցումների համար:

Օրինակ, KDTrees-ի միջոցով կետերի մի շարքում մենք կարող ենք արդյունավետորեն հարցնել, թե որ կետերն են ամենամոտ տվյալ կետին:

The KDTree() մեթոդը վերադարձնում է KDTree օբյեկտ:

The query() մեթոդը վերադարձնում է հեռավորությունը մոտակա հարևանին և հարևանների գտնվելու վայրը.

Օրինակ

Գտեք (1,1) կետին մոտակա հարևանին.

Արդյունքը:

Փորձեք ինքներդ »


Հեռավորության մատրիցա

Կան բազմաթիվ հեռավորության չափումներ, որոնք օգտագործվում են տվյալների գիտության մեջ երկու կետերի միջև տարբեր տեսակի հեռավորություններ գտնելու համար, Էվկլիդյան հեռավորություն, կոսինուսային հեռավորություն և այլն:

Երկու վեկտորների միջև հեռավորությունը կարող է լինել ոչ միայն նրանց միջև ուղիղ գծի երկարությունը, այն կարող է լինել նաև նրանց միջև ծագման անկյունը կամ պահանջվող միավոր քայլերի քանակը և այլն:

Մեքենայի ուսուցման ալգորիթմի շատ գործունակություն մեծապես կախված է հեռավորության չափիչներից: Օրինակ՝ «K Nearest Neighbors» կամ «K Means» և այլն:

Դիտարկենք հեռավորության որոշ չափումներ.


Էվկլիդեսյան հեռավորություն

Գտեք էվկլիդյան հեռավորությունը տրված կետերի միջև:

Օրինակ

Արդյունքը:

Փորձեք ինքներդ »


Cityblock Distance (Մանհեթենի հեռավորություն)

Արդյո՞ք հեռավորությունը հաշվարկվում է 4 աստիճանի շարժման միջոցով:

Օրինակ, մենք կարող ենք շարժվել միայն վերև, վար, աջ կամ ձախ, ոչ թե անկյունագծով:

Օրինակ

Գտեք քաղաքային բլոկի հեռավորությունը տրված կետերի միջև.

Արդյունքը:

Փորձեք ինքներդ »


Կոսինուսի հեռավորություն

Արդյո՞ք կոսինուսի անկյան արժեքը երկու A և B կետերի միջև:

Օրինակ

Գտեք կոսինուսի հեռավորությունը տրված կետերի միջև.

Արդյունքը:

Փորձեք ինքներդ »


Hamming հեռավորությունը

Բիթերի համամասնությունն է, որտեղ երկու բիթերը տարբերվում են:

Դա երկուական հաջորդականությունների համար հեռավորությունը չափելու միջոց է:

Օրինակ

Գտեք համինգի հեռավորությունը տրված կետերի միջև.

Արդյունքը:

Փորձեք ինքներդ »


Փորձեք ինքներդ վարժություններով

Վարժություն:

Հաշվի առեք այս պատկերը.

Ո՞ր մեթոդն է առավել հավանական օգտագործելու համար գտնել ամենափոքր բազմանկյունը, որն ընդգրկում է տրված բոլոր կետերը

Սկսեք վարժությունը

ArmenianEnglish