获取邻域点子集的函数都有什么

Neibors是需要写的一个获取邻域点集的子函数 这个函数应该是什么

Neighbors是一个获取邻域点集的子函数，其输入参数通常包括点集、目标点和半径等信息。具体来说，Neighbors函数的实现可以基于以下几个步骤：

初始化一个空的邻域点集。

遍历输入点集，对于每个点，计算该点与目标点的距离。

如果该点距离目标点的距离小于等于半径，则将该点添加到邻域点集中。

返回邻域点集。

下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np

def Neighbors(points, target, radius):
    """
    获取邻域点集
    Args:
        points: 输入点集，形状为(N, D)，N为点数，D为点的维度
        target: 目标点，形状为(D,)
        radius: 邻域半径
    Returns:
        邻域点集，形状为(M, D)，M为邻域点数
    """
    # 初始化邻域点集
    neighbors = []

    # 遍历输入点集
    for p in points:
        # 计算点p与目标点的距离
        dist = np.linalg.norm(p - target)

        # 判断是否在邻域内
        if dist <= radius:
            # 添加到邻域点集中
            neighbors.append(p)

    # 返回邻域点集
    return np.array(neighbors)

这个示例代码实现了一个简单的Neighbors函数，输入点集points是一个NxD的矩阵，每行代表一个点，target是目标点，radius是邻域半径。函数返回的邻域点集是一个MxD的矩阵，每行代表一个邻域点。在实际使用中，你需要根据具体需求对Neighbors函数进行相应的修改和优化。