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1 基本介绍
使用Sort-Tile-Recursive (STR) 算法创建的仅查询的R-tree空间索引该树索引每个几何图形的边界框。树在初始化时直接构建#xff0c;且一旦创建后不能添加或移除节点所有操作返回输入几何图形的索引边界框限于二维并且是轴…数据结构笔记R树-CSDN博客
1 基本介绍
使用Sort-Tile-Recursive (STR) 算法创建的仅查询的R-tree空间索引该树索引每个几何图形的边界框。树在初始化时直接构建且一旦创建后不能添加或移除节点所有操作返回输入几何图形的索引边界框限于二维并且是轴对齐的 几何图形中存在的任何Z值在树内索引时都会被忽略。
2 创建R树
STRtree(geoms, node_capacity)
geoms几何对象序列node_capacity树中每个父节点的最大子节点数默认为10
3 属性
3.1 geometries
以用于构建树的顺序存储在树中的几何图形
from shapely import *
tree STRtree([Point(i, i) for i in range(10)])
tree.geometriesarray([POINT (0 0), POINT (1 1), POINT (2 2), POINT (3 3),POINT (4 4), POINT (5 5), POINT (6 6), POINT (7 7),POINT (8 8), POINT (9 9)], dtypeobject)4 方法
4.1 nearest
基于二维笛卡尔空间中的距离返回树中每个输入几何图形的最近几何图形的索引当输入几何图形与树几何图形相交时此距离将为0如果树中存在多个等距离或相交的几何图形每个输入几何图形只返回一个结果基于访问树几何图形的顺序 此顺序可能是不确定的
from shapely import *
tree STRtree([Point(i, i) for i in range(10)])
查询单个几何形状tree.nearest(Point(2.2,2.2))
#2
print(tree.geometries[2])
#POINT (2 2)
查询多个几何形状tree.nearest([Point(2.2, 2.2), Point(4.4, 4.4)])
#array([2, 4], dtypeint64)
如果存在等距的情况只返回一个tree.nearest(Point(2.5,2.5))
#24.2 query
query(geometry, predicateNone, distanceNone)
返回每个输入几何图形与树几何图形的所有组合的整数索引 如果输入几何图形是标量则返回形状为(n, )的数组包含匹配树几何图形的索引如果输入几何图形是array_like则返回形状为(2,n)的数组其中子数组对应于输入几何图形的索引和与每个相关联的树几何图形的索引如果提供了谓词则首先基于输入几何图形的边界框查询树几何图形然后进一步过滤满足当比较输入几何图形与树几何图形时的谓词的那些几何图形
geometry入查询树的几何图形predicate 用于测试来自树的在输入几何图形的边界框内的几何图形的谓词 当你要查询一个形状与哪些其他形状有特定空间关系时STRtree会先找出所有可能与之有关系的形状通过比较边界框来快速筛选然后根据你指定的具体条件即这里predicate 设置的条件进一步筛选出满足条件的形状
4.2.1 举例
单个几何形状
from shapely import *
points [Point(0, 0), Point(1, 1), Point(2,2), Point(3, 3)]
tree STRtree(points)tree.query(box(0, 0, 1, 1))
#array([0, 1], dtypeint64)表示查询几何体和创建R树的几何体中索引01的点有交集多个几何形状
tree.query([box(0, 0, 1, 1), box(2, 2, 3, 3)])array([[0, 0, 1, 1],[0, 1, 2, 3]], dtypeint64)第一行表示 第几个查询几何体
第二行表示对应的查询几何体和创建R树的几何体的哪个索引有交集
tree.query([box(0, 0, 1, 1), box(2, 2, 3, 3)]).Tarray([[0, 0],[0, 1],[1, 2],[1, 3]], dtypeint64)这样每一行就是第几个查询集合体对应创建R树的第几个几何体带predicate
None不应用任何特定的空间关系过滤只考虑边界框的相交性intersects相交within如果查询的几何形状完全位于树中某个几何形状的内部则返回Truecontains与within相反如果树中的几何形状完全包含于查询的几何形状则返回Trueoverlaps 如果查询的几何形状与树中的几何形状部分重叠则返回True 用于面与面或线与线的关系判断 crosses 两个几何形状相交在某种程度上“穿过”对方但不完全包含对方 通常用于不同维度的几何形状如一条线穿过一个多边形或者一条线与另一条线在某一点相交 touches如果查询的几何形状与树中的几何形状仅在边界上有接触而内部没有任何共享点则返回Truecovers 如果查询的几何形状的边界和内部的所有点都包含在树中的几何形状的边界和内部则返回True 【within 不允许在边界covers可以】 covered_by与covers相反
tree.query(box(0, 0, 1, 1),predicatecontains)
#array([], dtypeint64)
4.3 query_nearest 最近几何图形的索引
基于二维笛卡尔空间中的距离返回树中每个输入几何图形的最近几何图形的索引
【个人感觉相当于nearest promax】
query_nearest(geometry, max_distanceNone, return_distanceFalse, exclusiveFalse, all_matchesTrue)
4.3.1 主要参数
geometry输入查询树的几何图形max_distance查询树中最近项目的最大距离。必须大于0return_distance如果为True除了索引外还会返回距离exclusive如果为True等于输入几何图形的最近树几何图形将不会被返回all_matches如果为True每个输入几何图形的所有等距和相交几何图形都将被返回。如果为False只返回第一个最近几何图形
4.3.2 举例
from shapely import *
points [Point(0, 0), Point(1, 1), Point(2,2), Point(3, 3)]
tree STRtree(points)
单个点
tree.query_nearest(Point(0.25, 0.25))
#array([0], dtypeint64)
多个点
返回的内容和query是一样的解释方法
tree.query_nearest([Point(2.5, 2.5), Point(1, 1)])array([[0, 0, 1],[2, 3, 1]], dtypeint64)all_matches
即使all_matches为False返回的内容和nearest还是不一样nearest返回的是一维数组这边还是二维
tree.query_nearest([Point(2.5, 2.5), Point(1, 1)],all_matchesFalse)array([[0, 1],[2, 1]], dtypeint64)return_distance
tree.query_nearest(Point(0.25, 0.25),return_distanceTrue)
#(array([0], dtypeint64), array([0.35355339]))
