在Python中用许多点找到两个最远点的点

概述我需要找到距离彼此最远的两个点. 正如屏幕截图所示,我有一个包含其他两个数组的数组.一个用于X,一个用于Y坐标.确定数据中最长线的最佳方法是什么？通过这样说,我需要选择情节中最远的两个点.希望你们能帮忙.下面是一些帮助解释问题的截图. 您可以通过观察相距最远的两个点将作为凸包中的顶点出现来避免计算成对距离.然后,您可以计算较少点之间的成对距离. 例如,在单位平方中均匀分布100,000个点,在我的 我需要找到距离彼此最远的两个点.
正如屏幕截图所示,我有一个包含其他两个数组的数组.一个用于X,一个用于Y坐标.确定数据中最长线的最佳方法是什么？通过这样说,我需要选择情节中最远的两个点.希望你们能帮忙.下面是一些帮助解释问题的截图.解决方法 您可以通过观察相距最远的两个点将作为凸包中的顶点出现来避免计算成对距离.然后,您可以计算较少点之间的成对距离.

例如,在单位平方中均匀分布100,000个点,在我的实例中凸包中只有22个点.

import numpy as npfrom scipy import spatial# test pointspts = np.random.rand(100_000,2)# two points which are fruthest apart will occur as vertices of the convex hullcandIDates = pts[spatial.ConvexHull(pts).vertices]# get distances between each pair of candIDate pointsdist_mat = spatial.distance_matrix(candIDates,candIDates)# get indices of candIDates that are furthest aparti,j = np.unravel_index(dist_mat.argmax(),dist_mat.shape)print(candIDates[i],candIDates[j])# e.g. [  1.11251218e-03   5.49583204e-05] [ 0.99989971  0.99924638]

如果数据是二维的,你可以在O(n * log(n))时间compute凸包,其中n是点数.不幸的是,随着维度数量的增加,性能提升消失了.

总结

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