У меня есть и массив Shapely объектов (полигонов и точек). Для данной точки (x, y) мне нужно быстро получить объекты, которые находятся близко к ней (меньше некоторого указанного расстояния d).
То, что я хотел сделать, это получить центр каждого многоугольника (точку) и найти ближайшего к ним соседа (это не будет на 100% точным, но приличным). Это можно сделать, используя KD-деревья (из sklearn), но после того, как я найду самые близкие точки таким образом, я не смогу восстановить базовый стройный объект (Polygon), который мне нужен позже (чтобы определить, действительно ли расстояние меньше d).
Есть идеи, как мне это сделать с деревьями Kd или, возможно, с какой-то другой структурой данных в python? Или, может быть, лучший подход?