search_around_3d

astropy.coordinates.search_around_3d(coords1, coords2, distlimit, storekdtree='kdtree_3d')

3次元空間において少なくとも指定された距離と同じ近い点対を探索する.

これは、スカラーではなく、座標配列を有する座標オブジェクトに適用される。スカラー座標については、使用したほうがいいです separation_3d 方法です。

パラメータ

座標1 ： BaseCoordinateFrame あるいは…。 SkyCoordBasecoateFrameまたはSkyCoord

1つ目の座標はその中から適合項目を検索します coords2 はい。 seplimit それがそうです。スカラー座標ではありません。

座標2 ： BaseCoordinateFrame あるいは…。 SkyCoordBasecoateFrameまたはSkyCoord

2つ目の座標はその中から適合項目を検索します coords1 はい。 seplimit それがそうです。スカラー座標ではありません。

distlimit量 [‘長さ’]

探索する物理半径。

storekdtreeブール値または文字列、オプション

文字列であれば，名前メモリ検索に用いるKD-Treeを用いる. storekdtree はい。 coords2.cache それがそうです。これは，この関数に対する後続呼び出し速度を速める.FalseであればKD木は保存しない.

返品

idx1全型配列

索引から coords1 対応する要素にマッチしています idx2 それがそうです。形状が一致する idx2 それがそうです。

idx2全型配列

索引から coords2 対応する要素にマッチしています idx1 それがそうです。形状が一致する idx1 それがそうです。

Sep 2 d ： Angle角を挟む.

座標間の空中間隔。形状が一致する idx1 そして idx2 それがそうです。

dist3d量 [‘長さ’]

座標間の3 D距離。形状が一致する idx1 そして idx2 それがそうです。この単位は？ coords1 それがそうです。

注意事項

この機能には SciPy インストールするには、そうでなければ失敗します。

この関数を用いてリスト中で特定点付近の適合項を検索すると，コミットメントは coords2 カタログとして、そして coords1 あちこち捜索しようとしているところです。これらの演算は数学的には同じですが coords1 そして coords2 もしこの約束を守れば、いくつかの最適化はもっとよく働くかもしれない。

現在の実現では、返却値の順序は常に coords1 (だから) idx1 昇順に並べる)。しかし、これは実装詳細と考えられているので、将来のバージョンで変更される可能性があります。