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scipy库的kdtree函数返回的距离单位是什么？

pythonscipyspatialkdtree
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我是新手，正在学习KD树，并使用它们来查找第一个数组（search_array）中每个点与第二个数组（vec_array）中所有点的最近邻。

这两个数组的格式如下：

array([[ 51.54094696,   0.09767043],
   [ 51.53620148,   0.0798    ],
   [ 51.53620148,   0.0798    ],
   ..., 
   [ 51.54118347,  -0.08202313],
   [ 48.84996033,   2.32329845],
   [ 40.42570496,  -3.70100427]])

这是我的代码：
def kdtree(search_points, vec_points):
mytree = scipy.spatial.cKDTree(search_points)
dist, indexes = mytree.query(vec_points)
return indexes, dist

result = kdtree(vec_array,search_array)

输出结果为：

(array([1361, 1339, 1339, ..., 1139, 1766, 1711]),
array([ 0.01365104,  0.00059667,  0.00059667, ...,  0.00151025,
         0.00754338,  0.00203098]))

第二个数组显然是距离，但我无法确定其单位，如果有人能够告诉我，我将不胜感激！
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单位与输入数组的单位相同。例如，您输入数组中前两个点之间的距离为np.sqrt((51.54094696 - 51.53620148)**2 + (0.09767043 - 0.0798)**2) = 0.018489776873052591。这些数字不是您预期的吗？ - Warren Weckesser
没错！非常感谢你！ - jedge
密切相关：http://stackoverflow.com/q/33741302/1461210 - ali_m
1个回答
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正如Warren在上面的评论中所指出的那样，这些单位与输入数组中的单位相同。
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可以查看英文原文，
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