python - 有效匹配两个数组(如何使用KDTree)

我有两个2d数组，obs1和obs2。它们代表两个独立的测量系列，并且都具有dim0 = 2，并且dim1略有不同，例如obs1.shape = (2, 250000)和obs2.shape = (2, 250050)。 obs1[0]和obs2[0]表示时间，而obs1[1]和obs2[1]表示某些空间坐标。两个数组都（或多或少）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。同样，并非来自obs1的每个测量都在obs2中具有对应的值，反之亦然。另一个问题是时间可能会稍有偏移。

我正在寻找一种有效的算法，以将obs2中的最佳匹配值与obs1中的每个度量相关联。目前，我这样做是这样的：

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]))

这样会产生良好的结果。但是，它非常慢，循环运行。

对于如何在速度上改进此算法的想法，我将非常感谢，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中与obs1中的每个观测值相对应的列索引。请注意，我必须转置obs1和obs2。

关于python - 有效匹配两个数组(如何使用KDTree)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/15525493/