python 2.7和3.5中scipy.spatial.KDTree的差异

Question

我有一个包含x,y坐标列表的pandas数据帧,我正在使用scipy.spatial在给定额外点的情况下找到数据帧中的最近点.

import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.spatial as spatial

stops = pd.read_csv("stops.csv")
pt = x,y
points = np.array(zip(stops['stop_lat'],stops['stop_lon']))
nn = points[spatial.KDTree(points).query(pt)[1]]

现在,在python 2.7中,这个工作完美无缺.在python 3.5中,我收到以下错误:

.../scipy/spatial/kdtree.py", line 231, in __init__
self.n, self.m = np.shape(self.data)
ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 0)

在文档中我找不到任何有用的东西.

Answer 1

在Python3中,zip()返回迭代器对象而不是元组列表.points因此将是np.object包含zip迭代器的0维数组,而不是x,y坐标的2D数组.

你可以list从迭代器构造一个:

points = np.array(list(zip(stops['stop_lat'],stops['stop_lon'])))

但是,更优雅的解决方案可能是zip通过索引数据帧的多个列来避免完全使用:

points = stops[['stop_lat','stop_lon']].values