Регулирующая функция радиального распределения (RDF) для неоднородных моделей многооткрытых точек в 3D с использованием ⇐ Python

[Anonymous]

Я работаю с крупномасштабными 3D-пространственными транскриптомическими данными-по сути, с моделью точек с множественной точкой с ~ 100 миллионами точек, каждая из которых определяется координатой (x, y, z) и категориальной генной меткой (т.е. Mark). Моя цель состоит в том, чтобы использовать функцию радиального распределения (RDF) для характеристики парных пространственных отношений между различными типами генов по всей выборке. Тем не менее, пространственное распределение точек явно неоднородное из -за основной архитектуры тканей - с более высокой плотностью в некоторых регионах и редких районах в других местах. Это нарушает предположения о стационарности, лежащие в основе стандартных расчетов RDF/PCF, и, вероятно, смещают результаты, особенно на коротких расстояниях. К сожалению, учитывая размер моего набора данных, производительность резко страдает (следовательно, мой переход к использованию пакета freud )
Вопрос
Есть ли принципиально настроить расчет RDF в Freud (или альтернативная библиотека для оптимизации для массивной точечной паттерны. Паттерны?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/796 ... type-point