我正在使用 Ipython 笔记本。我正在开展一个项目，需要查看 3D 空间中的大约 100 个数据点，并计算出每个数据点之间的距离以及彼此之间的角度。我想查看数据点的相关性，并最终查看数据是否有任何结构(隐藏在某处的直线)。我研究了聚类技术和霍夫变换，但它们似乎没有给我我需要的结果。非常感谢任何想法...谢谢!
最佳答案
对于确定三个维度点之间的成对距离的第一个问题，您可以使用scipy.spatial.distance.pdist()。这将为 n 个点生成 n(n-1)/2 个距离。对于第二个问题，寻找点之间的角度，这是比较棘手的。这似乎太棘手了，我什至不想去想它；但是，为此，您可以使用 scipy.spatial.distance.cosine() 来确定两个向量之间的余弦距离。
你看过 scikits 吗？我发现它们对我的工作非常有帮助。 http://scikit-learn.org/stable/
关于python - 使用 Python 查找 3D 中周围数据点的距离和角度。寻找直线，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11131536/