我有两个二维数组,obs1
和 obs2
。它们代表两个独立的测量系列,并且都有 dim0 = 2,并且 dim1 略有不同,比如 obs1.shape = (2, 250000)
, 和 obs2.shape = (2, 250050)
。 obs1[0]
和obs2[0]
表示时间,obs1[1]
和obs2[1]
表示一些空间坐标。两个数组(或多或少)都按时间排序。两个测量系列之间的时间和坐标应该相同,但实际上并非如此。此外,并非 obs1
中的每个测量值在 obs2
中都有相应的值,反之亦然。另一个问题是时间可能会有轻微的偏移。
我正在寻找一种有效的算法来将 obs2
中的最佳匹配值关联到 obs1
中的每个测量值。目前,我是这样做的:
define dt = some_maximum_time_difference
define dx = 3
j = 0
i = 0
matchresults = np.empty(obs1.shape[1])
for j in obs1.shape[1]:
while obs1[0, j] - obs2[0, j] < dt:
i += 1
matchresults[j] = i - dx + argmin(abs(obs1[1, i] - obs2[1, i-dx:i+dx+1]))
这会产生很好的结果。但是,它非常慢,在循环中运行。
我将非常感谢有关如何提高此算法速度的想法,例如使用 KDtree 或类似的东西。
最佳答案
在这种情况下使用 cKDTree
看起来像:
from scipy.spatial import cKDTree
obs2 = array with shape (2, m)
obs1 = array with shape (2, n)
kdt = cKDTree(obs2.T)
dist, indices = kdt.query(obs1.T)
其中 indices
将包含 obs2
中的列索引,对应于 obs1
中的每个观察值。请注意,我必须转置 obs1
和 obs2
。
关于python - 两个数组的高效匹配(KDTree的使用方法),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/15525493/