我在x,y平面有很多点,长度约为10000,每个点(x,y)的固有半径为r。这个小数据集只是我整个数据集的一个小角落。我有一个感兴趣的点(x1,y1),我想找到1点附近的(x1,y1)附近的点,并符合(x,y)和(x1,y1)之间的距离小于r的标准。我想返回这些优点的索引,而不是优点本身。 import numpy as np
np.random.seed(2000)
x = 20.*np.r
下表给出: --- player --
id serial
name VARCHAR(100)
birthday DATE
country VARCHAR(3)
PRIMARY KEY id
--- club ---
id SERIAL
name VARCHAR(100)
country VARCHAR(3)
PRIMARY KEY id
--- playersinclu