Мне нужно получить координаты (x, y) самой плотной точки информационного кадра - PullRequest
Новая
       24

Мне нужно получить координаты (x, y) самой плотной точки информационного кадра

0 голосов
/ 10 июня 2019

У меня есть фрейм данных с координатами (X, Y), и мне нужно получить список с координатами точек с самой высокой плотностью.

Я использовал среднее значение координат (X, Y) и вычислить с этой точки расстояние до всех остальных точек, а затем упорядочить их, но среднее значение не всегда находится в самой плотной точке.Используя gaussian_kde, я могу визуализировать самые плотные точки, но я не знаю, как извлечь точки из списка. 

import numpy as np
import pandas as pd
import pylab as plt 
import random
from scipy.stats import gaussian_kde
from scipy.spatial.distance import cdist
from scipy.spatial import distance

def closest_point(point, points):
    """ Find the nearest point. """
    return points[cdist([point], points).argmin()]

x = [random.randint(0, 100) for x in range(1, 51)]
y = [random.randint(0, 100) for x in range(1, 51)]
fr = pd.DataFrame({'x':x,'y':y})

mx = fr['x'].mean()
my = fr['y'].mean()
fr2 = pd.DataFrame({'x':[mx],'y':[my]})

fr['Punto'] =  [(x, y) for x,y in zip(fr['x'], fr['y'])]
fr2['Punto'] = [(x, y) for x,y in zip(fr2['x'], fr2['y'])]
fr2['Cercano'] = [closest_point(x, list(fr['Punto'])) for x in fr2['Punto']]

lista = fr['Punto'].tolist()
media = fr2['Punto'].tolist()

distancia_numpy =  distance.cdist(lista,media, 'euclidean')
distancia_lista = np.array(distancia_numpy).tolist()
distancia_serie = pd.Series(distancia_lista)
"""
we place a new column with the distance from the average point to the nearest point
"""
fr['Distancia'] = distancia_serie
ordenado = fr.sort_values('Distancia', ascending = True)

xy = np.vstack([x,y])
z = gaussian_kde(xy)(xy)
fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, s=50, c=z, edgecolor='')
"""in red the mean of the points"""
ax.scatter(mx, my, s=100,c='red', edgecolor='')

plt.show()
print (ordenado)

результатом должен быть сначала список или упорядоченный массив данных с самыми плотными точками, фактическиЯ получаю эти результаты, но они не верны, поскольку средняя точка не находится в точке наибольшей плотности.Любая помощь очень приветствуется

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 11 июня 2019

Большое спасибо !, этот код выполняет свою работу! 

point_gaus = pd.DataFrame({'x':x,'y':y,'gauss':list(z)})
point_gaus_order = point_gaus.sort_values('gauss', ascending = False)
point_gaus_order_10 = point_gaus_order[:10]
ax.scatter(point_gaus_order_10['x'],point_gaus_order_10['y'], s=25,c='red', edgecolor='')
0 голосов
/ 10 июня 2019

Похоже, вам нужно отсортировать точки по оценочному pdf: использование z.evaluate(xy) в качестве (обратного) ключа сортировки сначала даст вам наиболее вероятную точку.

...