Question

我有一个字典，提供从实数元组到标识整数的映射。给定一个包含数字的元组列表，这些数字在容差范围内，但完全等于字典中的容差，我想生成一个相应整数的列表。

示例：

tdict = {(0.334, 0.333, 0.333):1, (0.167, 0.666, 0.167):2, (0.5, 0.5, 0):3}
tlist = [(0.333, 0.333, 0.333), (0.16667, 0.6666667, 0.17), (0.34, 0.33, 0.33), (0.5001, 0.4999, 0.0)]
tol = 0.01

运行我想要的代码应该产生结果

ilist = [1,2,1,3]

因为每个元组中的所有数字都在tdict中相应元组中的数字的给定容差范围内。我可以通过迭代tdict.keys()并单独比较每个来做到这一点，但我觉得应该有更好的方法。获取相应整数到这些元组的最有效方法是什么？它不需要涉及字典，这对我来说似乎是最自然的。我正在使用Python 3。

Answer 1

您显然希望在具有特定网格间距（与您的容差值直接相关）的3D网格上的3D空间中投影点，并创建某种直方图。给自己写一个投影函数：它将一个任意的3元素列表/元组（一个描述空间中的点的向量）作为参数，并将其投影到某个网格点上。你这样做是为了填写你的字典以及阅读它。此外，关于字典中的键，我认为你应该使用整数元组而不是浮点数，因为我不确定浮点数是否可以相同。

这是一个实现示例：

from collections import defaultdict
from random import random as rn

class Grid(object):
    def __init__(self, spacing):
        self.spacing = spacing
        self.griddict = defaultdict(int)

    def add_point(self, coords):
        """
        `vid`, a voxel id, is a tuple of indices, indicating one grid
        bin for each dimension, e.g. (1, 5, 2)
        rule: i_x = int(floor(x_coord / spacing))
        """
        vid = tuple([int(c//self.spacing) for c in coords])
        self.griddict[vid] += 1

    def get_point(self, coords):
        vid = tuple([int(c//self.spacing) for c in coords])
        return self.griddict[vid]

    def vid_centercoords(self, vid):
        """
        Return the real coordinates in space for a certain voxel,
        which is identified by its voxel id `vid` (a tuple of indices).
        """
        return tuple([(i-1)*self.spacing + self.spacing/2 for i in vid])



N = 20
fillpoints = [(rn(),rn(),rn()) for _ in xrange(N)]
testpoints = [(rn(),rn(),rn()) for _ in xrange(N)]

grid = Grid(spacing=0.3)

for p in fillpoints:
    grid.add_point(p)

print [grid.get_point(p) for p in testpoints]

它的作用：它在3D空间中创建20个随机向量（所有坐标在0和1之间）。它使用空间中的这些点填充3D网格。网格在每个维度上的间距为0.3。空间中的这20个点中的每一个被分配给网格中的某个体素（仅用于3D像素的单词）。每个赋值将相应体素的计数器增加1（将网格渲染为直方图）。然后，使用另一组随机的20个向量来读出体素。这些点再次投射到体素上，但这次计数器只是返回而不是增加。执行测试：

$ python gridtest.py 
[2, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0]

使用您的数据执行：

fillpoints = [(0.334, 0.333, 0.333), (0.167, 0.666, 0.167), (0.167, 0.666, 0.167), (0.5, 0.5, 0), (0.5, 0.5, 0), (0.5, 0.5, 0)]
testpoints = [(0.333, 0.333, 0.333), (0.16667, 0.6666667, 0.17), (0.34, 0.33, 0.33), (0.5001, 0.4999, 0.0)]

grid = Grid(spacing=0.03)
for p in fillpoints:
    grid.add_point(p)
print [grid.get_point(p) for p in testpoints]

根据需要打印[1, 2, 1, 3]。我没有深入思考关系spacing=3*tolerance。这可能是错的。我只知道存在确定性关系。证明/找到这个公式是为了练习：）

Answer 2

依次将tdict.keys()按距离tlist的每个点排序。
选择前几个并在tdict中查找。

Answer 3

如果您有权访问numpy，可以使用numpy.allclose检查匹配项：

>>> import numpy
>>> numpy.allclose((0.334, 0.333, 0.333), (0.333, 0.333, 0.333))
False
>>> numpy.allclose((0.334, 0.333, 0.333), (0.333, 0.333, 0.333), atol=0.1)
True

Answer 4

你可以查找功能（查找元组的圆形版本）：

def look_up_tdict( t ):
    return tdict[ (float('%.3f' % t[0]),
                   float('%.3f' % t[1]),
                   float('%.3f' % t[2])
                 ]

注意：如果字典中的任何内容都不在t附近，则会出错。然后您可以填充ilist：

ilist = [ look_up_tdict(t) for t in tlist ]

Answer 5

 tolerance = 0.1
 for i in tlist:
      list2 = filter(lambda x:abs(sum(i)-sum(x))<tolerance,tdict
      print [tdict[itm] for itm in list2]

我认为这样可行......但不是正面的......事实上它看起来并没有给你所需的输出

匹配Python字典中的实数键

5 个答案: