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yositigu

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base_points:置局点
points:ランダムポイント

①base_pointsとpointsの距離を計算
②距離が0.5以下ならカバーエリアと判定
③カバーしたポイント数をカウント
④もっともカバーした置局点を特定
⑤カバーされたポイントをpointsから除外
⑥①〜⑤を繰り返す。(とりあえず3回くらい)

③までプログラムをかけたのですが、④以降が書けず。
教えていただけるでしょうか。
言語はpython3でお願いいたします。

    for i in range(len(base_points)):
        cnt = 0
        for j in range(len(points)):
            distance = CAL_RHO(base_points[i][0],base_points[i][1],points[j][0],points[j][1])
            if distance < 0.5:
                cnt = cnt + 1
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回答 1

checkベストアンサー

+2

import numpy as np

np.random.seed(2018)
points = np.random.random((1000, 2))*10
base_points = np.random.random((1000, 2))*10

centers = []
for _ in range(3):
  mcnt = -1
  best = -1
  mcovered = None
  for i, bp in enumerate(base_points):
    dist = np.linalg.norm(points - bp, axis=-1)
    covered = dist < 0.5
    cnt = np.sum(covered)
    if cnt > mcnt:
      mcovered = covered
      mcnt = cnt
      best = i
  centers.append(base_points[best])
  points = points[np.logical_not(mcovered)]
print(best)
print(mcnt)
print(points.shape)

centers = np.array(centers)
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(dpi=200)
ax.set_aspect('equal')
ax.scatter(points[:, 0], points[:, 1], s=10)
ax.scatter(centers[:, 0], centers[:, 1], c='red', s=15**2)
plt.show()

一般的にpythonは遅くて、高速化するためには外部ライブラリを使用して一気に処理します。
今の場合、点の集合から置局までの距離を一気に計算することができます。


mcnt = -1
best = -1
mcovered = []
for i in range(len(base_points)):
        cnt = 0
        covered = []
        for j in range(len(points)):
            distance = CAL_RHO(base_points[i][0],base_points[i][1],points[j][0],points[j][1])
            if distance < 0.5:
                cnt = cnt + 1
                covered.append(j)
        if cnt > mcnt:
            mcnt = cnt
            best = i
            mcovered = covered
points = list(set(points) - set(mcovered))


古典的な方法。
今までの1番カバーしている置局の番号と、そこでカバーできる点の数を記録して、新しい置局でより多くの点をカバーできるのなら、ベストの置局を更新する方法です。

取り除くのはpopでも使えばよいでしょう。
setの引き算にしました。

これを入れ子に行うことで最低限の要求が満たされます。


余談ですが、CAL_RHOの設計が悪いです。
2点間の距離を計算する関数ですから、x1,x2,y1,y2を引数にすると順番をミスると大変なことになります。
それよりも、p=(x,y)としてp1,p2を引数にした方がバグを防げます。

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  • 2018/06/13 10:52

    完璧なプログラムありがとうございます。
    dist = np.linalg.norm(points - bp, axis=-1)
    で距離計算しているところを
    distance = CAL_RHO(base_points[i][0],base_points[i][1],points[j][0],points[j][1])に書き換えたいのですが、どうすればいいのか悩んでおります。

    distance = CAL_RHO(bp[0],bp[i][1],points[j][0],points[j][1])
    として、pointsのところをどう書けばいいのか...

    キャンセル

  • 2018/06/13 19:08

    パフォーマンスを重視するのであれば、CAL_RHOのやっていることを全部ベクトル形式で書くしかありません。
    for文を回すと10倍以上の計算時間がかかってしまいます。
    def vCAL_RHO(p1s, p2):
    ..ans = np.zeros(p1s.shape[0])
    ..for i, p1 in enumerate(p1s):
    ....ans[i] = CAL_RHO(p1, p2)
    ..return ans

    キャンセル

  • 2018/06/13 20:28

    https://teratail.com/questions/131004?modal=q-comp

    こちらで新しい課題を出させていただきました。
    もしよろしければ、ベクトル形式に変換する方法をご教授いただけるでしょうか。

    キャンセル

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