黑河做网站公司,东吴网架公司,手机端网站动效类怎么做,手机网站 设计趋势这正是构建这些度量树的原因 .你问的问题就像你要求的东西一样简单#xff0c;就像使用sklearn的KDTree一样(根据游戏中的指标考虑BallTree)#xff1a;import numpy as npfrom sklearn.neighbors import KDTreeX np.array([[1,1],[2,2], [3,3]]) # 3 points in 2 dimension…这正是构建这些度量树的原因 .你问的问题就像你要求的东西一样简单就像使用sklearn的KDTree一样(根据游戏中的指标考虑BallTree)import numpy as npfrom sklearn.neighbors import KDTreeX np.array([[1,1],[2,2], [3,3]]) # 3 points in 2 dimensionstree KDTree(X)dist, ind tree.query([[1.25, 1.35]], k2)print(ind) # indices of 2 closest neighborsprint(dist) # distances to 2 closest neighbors日期[[0 1]][[ 0.43011626 0.99247166]]需要明确的是KNN通常是指基于度量树(KDTreeBallTree)的一些预构建算法用于分类任务 . 通常这些数据结构是人们唯一感兴趣的东西 .Edit请查看here以获取这些空间树的兼容性列表 .你会像这样使用它X np.array([[1,1],[2,2], [3,3]]) # 3 points in 2 dimensionstree KDTree(X, metricl1) # !!!dist, ind tree.query([[1.25, 1.35]], k2)print(ind) # indices of 2 closest neighborsprint(dist) # distances to 2 closest neighbors日期[[0 1]][[ 0.6 1.4]]
