Python networkx用欧氏距离阈值构造图

当给定节点时，我想通过欧几里德阈值边构造一个几何图

比如说,

给定的节点位于2D地图上

x1（1,0） x2（3,4） x5（5,6）

然后当我设置欧几里德距离阈值，比如5， 图表将如下所示 x1-x2-x5。由于x1和x5大于5，因此不允许连接

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如何使用networkx或其他库方便地执行此操作？

您可以使用kd树，特别是您可能希望使用（用于快速最近邻查找的kd树）

通常，kd树（k维树的缩写）是一种空间分区数据结构，用于在k维空间中组织点。它们有助于在空间中找到离给定输入点最近的点

from networkx import Graph
from scipy.spatial import cKDTree

# your data and parameters
points = [(1, 0), (3, 4), (5, 6)]
dist = 5

# build KDTree
tree = cKDTree(points)

# build graph
G = Graph()
G.add_nodes_from(points)
G.add_edges_from((point, points[idx2])
                 for idx1, point in enumerate(points)
                 for idx2 in tree.query_ball_point(point, dist)
                 if idx1 != idx2)