Python ２次元XYデータについて、指定した座標に最も近いN個の点を抽出する

Python グラフ化 散布図

　下図は、本プログラムの実行例です。100個のランダムデータがあって、赤点は任意に指定したx,y座標 (0.75, 0.58)です。青点はプログラム実行によって得られた赤点に最も近いN＝5個を抽出した結果です。

下図は、上記の青点のデータである。pandasデータフレームで取得する。

■本プログラム

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib
plt.rcParams['font.size'] = 15 # グラフの基本フォントサイズの設定

# データフレームの作成
np.random.seed(1)  # 再現性のため乱数のシードを設定
data = {
    'x': np.random.uniform(0, 1, 100),
    'y': np.random.uniform(0, 1, 100)
}
df = pd.DataFrame(data)

# 指定の座標
target_x, target_y = 0.75, 0.58

# ユークリッド距離を計算して新しい列 'distance' を追加
df['distance'] = np.sqrt((df['x'] - target_x)**2 + (df['y'] - target_y)**2)

# 距離の近い順にソートして、最初の5行を抽出 
N = 5
nearest_points = df.nsmallest(N, 'distance')

# 散布図のプロット
plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.scatter(df['x'], df['y'], facecolor='None', edgecolors='black', label='Random Data')
plt.scatter(nearest_points['x'], nearest_points['y'], color='blue', label='Nearest Points')
plt.scatter(target_x, target_y, color='red', label='Target Point')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('散布図')
plt.legend(loc='upper left', bbox_to_anchor=(1, 1))
plt.grid(True)
plt.show()

以上

 

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