numpy的近似最近邻库包装

scikits.ann的Python项目详细描述


ANN模块在
近似最近邻库(http://www. und.uu//tAM/ANN/)下提供一个NUMPY兼容的Python包装器。修改NBR/> SIT.CFG的ANN部分,使AnnUrroot是近似最近邻BR/>库包含/LIB树的根的路径。
I/Ur/Prime/I包含包含ANN/IORE目录和/Ur/Studio/LIB包含
LBANN.A,然后
AnnIRONROUN/USR/SUBBR/> BR/>运行::
Byth/Python StupU.Py BuugEdEX-ITER构建测试
SUDO Python StupU.Py从源目录中安装BR/> BR/> *用法*BR/> ScKITS.ANN公开一个单一类,KDRESE封装近似最近邻
库的KD树实现。kdtree有一个单独的(非构造函数)方法,knn
查找k近邻的索引(用于构造kdtree的点的索引)和到这些点的平方距离。一个小小的例子可能会更具启发性:
>将scikits.ann作为ann导入scikits.ann;

>将numpy作为np导入numpy;

>>>>;k=ann.kdtree(np.数组([[0,0,0,[1,0,[1,0,[1.5,5,2]]))


>将更具启发性:
>将更具启发性:
>>将更具启发性:
>>>将scikits.ann作为ann导入到ann
>>



>>将更具启发性:


>;>;K.KNNN([0,.2,]2)
(阵列([[0,1,1]]]),阵列([[0.04,1.04]]]))

>>>>gt;K.KNN([[0,[0,[0,[0,[0,[1,2,[1,2,[3,1,[0,0,0]]],[0,0]]]]2)
(阵列([[0,1],
[2,0],
[2,1,2]])
(阵列([0,1,1,2]],
[0.04,[0.04,[0.04,1.04],
[br/>[0,1 1.96,4.01],
[3.25,5.],
[1.第6.25]])))

>gt>gt>k.knn([[0.0,[0.2,[1,2,[1,2,[3,1,[0,0,0]]]3)
(数组([[0,1,1,2],
[2,0,1],
[2,1,0],
[1,2,1]]]]>[1,1]>[1,1,0],
[1,2,-1]]),数组([[4.00000000E-002,1.040万E+000,1.040万E+000,5.490.0万E+000],
[1,2,2,1,2,1,2 4.01000000e+000,4.81000000e+000],
[3.25000000E+000、5.00000000E+000、1.00000000E+001],
[1.00000000E+000、6.25000000E+000、1.79769313E+308]])

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