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是否可以仅根据点到区域划分曲线的最小距离将点划分为区域?

Ozkan 1月前

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我有一组平面上已知坐标的散点(见示意图),以及将整个平面划分为区域(R1-R5)的四条曲线(C1-C4)。我还知道最小距离......

我有一组平面上已知坐标的散点(见示意图),以及将整个平面划分为区域(R1-R5)的四条曲线(C1-C4)。我还知道 每个点到每条曲线的最小距离 。有没有办法仅基于这些信息来估计该点属于哪个区域?我想用 Python 编写代码来做到这一点。我的想法是,首先找出每个点的最小距离 - 这会缩小该点属于哪个区域的选项范围。但那么我怎么知道点落在曲线的哪一侧?例如,点 A 和点 B 到曲线 C3 的最小距离 d1 和 d2 均最小,这意味着它们要么在区域 R3 要么在 R4,但有没有办法缩小哪个区域?好奇想知道这里是否有任何解决方案,或者是否需要更多信息来解决这个问题。enter image description here

编辑:这是一个示例代码。我稍微简化了一下。数据存储在数据框中:

columns = ['Point', 'x', 'y', 'd1','d2','R']
data = [("A",1.5, 3.5, 1.2, 2.8, "NA"), ("B",3.5, 2.5, 0.8, 0.7, "NA"), ("C", 3.0, 0.5, 2.1,0.5,"NA")]
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

区域名称如下:

regions=["R1","R2","R3"]

输出数据框应该是:

output_columns = ['Point', 'x', 'y', 'd1','d2','R']
output_data = [("A",1.5, 3.5, 1.2, 2.8, "R1"), ("B",3.5, 2.5, 0.8, 0.7, "R2"), ("C", 3.0, 0.5, 2.1,0.5,"R3")]
output_df = pd.DataFrame(output_data, columns=output_columns)

enter image description here

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  • 有趣的问题!您能否添加一些代码来显示每条曲线和每个点之间的最小距离是如何存储的?否则,涉及的决策太多,因此这对于 SO 来说不是一个可行的编程问题。数据示例和预期结果也会有所帮助。

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