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python - 使用 Python 计算点密度

转载 作者:太空狗 更新时间:2023-10-29 22:27:14 26 4
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我有一个来自世界特定地区的地理数据的 X 和 Y 坐标列表。我想根据每个坐标在图中的位置分配一个权重。

例如:如果一个点位于周围有很多其他节点的地方,则它位于高密度区域,因此具有较高的权重。

我能想到的最直接的方法是在每个点周围绘制单位半径的圆,然后计算其他点是否位于其中,然后使用函数为该点分配权重。但这看起来很原始。

我看过 pySAL 和 NetworkX,但看起来它们可以处理图表。我在图中没有任何边,只有节点。

最佳答案

标准解决方案是使用 KDE ( Kernel Density Estimation )。
在网络上搜索:“KDE Estimation”,您会发现大量链接。在 Google 中输入:KDE Estimation ext:pdf
另外,Scipy 有 KDE,关注这个 http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.gaussian_kde.html .那里有工作示例代码;)

关于python - 使用 Python 计算点密度,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/14070565/

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