Python KD树距离大于零的最近邻居

我正在尝试对纬度和经度数据实施最近邻搜索。这是数据.txt

61.3000183105 -21.2500038147 0
62.299987793 -23.750005722 1
66.3000488281 -28.7500038147 2
40.8000183105 -18.250005722 3
71.8000183105 -35.7500038147 3
39.3000183105 -19.7500019073 4
39.8000183105 -20.7500038147 5
41.3000183105 -20.7500038147 6

问题是，当我想为数据集上的每个纬度和经度做最近邻居时，它正在自我搜索。例如 (-21.2500038147,61.3000183105) 的最近邻将为 (-21.2500038147,61.3000183105)，结果距离将为 0.0。我试图避免这种情况，但没有运气。我尝试做 if not (array_equal) 但仍然......

下面是我的Python代码

import numpy as np
from numpy import *
import decimal
from scipy import spatial
from scipy.spatial import KDTree
from math import radians,cos,sin,sqrt,exp


Lat =[]
Lon =[]
Day =[]

nja = []


Data = np.loadtxt('Data.txt',delimiter=" ")
for i in range(0,len(Data)):
    Lon.append(Data[i][:][0])
    Lat.append(Data[i][:][1])
    Day.append(Data[i][:][2])   

tree =spatial.KDTree(zip(Lon,Lat) )

print "Lon  :",len(Lon)
print "Tree :",len(tree.data)

for i in range(0,len(tree.data)):
    pts = np.array([tree.data[i][0],tree.data[i][1]])
    nja.append(pts)

for i in range(0, len(nja)):
    if not (np.array_equal(nja,tree.data)):
    nearest = tree.query(pts,k=1,distance_upper_bound =9)
    print nearest

对于每个点P[i]在你的数据集中，你问“哪一个点最接近P[i]在我的数据集中？”你会得到答案“它是P[i]".

如果你问一个不同的问题，“哪两个点最接近P[i]？“， IE。，tree.query(pts,k=2)（与你的代码的区别是s/k=1/k=2/） 你会得到P[i]还有一个P[j]，第二个最近的点，那就是你想要的结果。

边注：

• 我建议您在构建树之前投影数据，因为在您的纬度范围内，经度 1 度距离的含义存在很大的波动。