scipy的kdtree函数返回距离的单位是多少？
scipy的kdtree函数返回的距离单位是与输入数据的单位相同。具体来说，如果输入数据的单位是米，则返回的距离也是以米为单位。如果输入数据的单位是其他长度单位（如厘米、英尺等），则返回的距离也将以相应的单位表示。
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假设我有和数组，其中第1列在英尺，列2在英尺，第3列以秒为单位。例如：
x = [50 40 30]
然后，我有另一个数组y，它具有相同的单位和相同的列数，但是有许多行。然后，我将其转换为一个KDTree，其中包含：
tree = scipy.KDTree(y)
然后查询那棵树：
distance,index = tree.query(x,k=1)
默认情况下，我相信距离是基于欧氏范数计算的。
因此，例如，distance可能是：
print distance
[34]
这些是什么单位？它们还在原来的脚、脚和秒里吗？
浏览 2提问于2015-11-16得票数 0
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KDTree双类型整数
、、、
我有一个二维坐标的列表，我正在创建一个kdtree。坐标的类型为double-例如[508180.748, 195333.973]
我使用numpy创建and数组，然后使用scipy的KDTree函数。
import numpy as np
import scipy.spatial
points_array = np.array(points)
kdt = scipy.spatial.KDTree(points_array)
# Query
tester = kdt.query_pairs(20)
tester = list(tester)
print(tester[0])
浏览 2提问于2017-01-06得票数 0
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这篇文章以为基础。
我得到了一个Pandas数据仓库，里面有以经度和纬度为地理坐标(大地坐标)的城市。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([{'city':"Berlin", 'lat':52.5243700, 'lng':13.4105300},
{'city':"Potsdam", 'lat':52.3988600, 'lng':13.0656600},
浏览 1提问于2017-03-25得票数 5
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假设我有一个X，Y点的列表。然后我添加一个新的点，我如何找出新添加的点也是最接近的旧点？我见过几个类似的问题，但都不能解决。我正在寻找类似这样的东西： pnts = [[11145,1146], [11124,1155], [11212,1147], etc]
new_pnt = [11444, 1160]
new_pnt.closest() 我已经尝试了scipy和KDTree，并且不断收到各种错误。全新的Python，任何帮助都将不胜感激。
浏览 130提问于2019-02-28得票数 1
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这个问题是在回答完我使用的最终解决方案后进行编辑的。
我有来自不同来源的非结构化2D数据集，例如：
这些数据集为3 numpy.ndarray (X，Y坐标和Z值)。
我的最终目标是在网格上插值这些数据，以便转换成图像/矩阵。因此，我需要找到用于插值这些数据的“最佳网格”。为此，我需要在网格像素之间找到最佳的X和Y步长。
基于点间欧氏距离的确定步长：
使用每个点与其最近邻之间的欧几里德距离的平均值。
使用KDTree/cKDTree从scipy.spacial生成X，Y数据的树。
使用query方法和k=2来获取距离(如果是k=1，则距离仅为零，因为每个点的查询都找到了自己)。
浏览 0提问于2016-01-15得票数 6
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我正在试图计算最近的邻居聚类，在一个从scikit-learn的DictVectorizer返回的稀疏矩阵上。然而，当我试图用pairwise.euclidean_distances和pairwise.pairwise_distances计算距离矩阵时，我会使用‘欧几里得’距离得到一个错误消息。我的印象是科学学习可以计算出这些距离矩阵。
我的矩阵非常稀疏，形状为：<364402x223209 sparse matrix of type <class 'numpy.float64'> with 728804 stored elements in Comp
浏览 1提问于2014-01-13得票数 8
我想使用scipy.space的KDTree在一个二维数组(本质上是一个列表列表，其中嵌套列表的维数是2)中查找最近的邻居对。我生成列表列表，将其通过管道传输到numpy的数组中，然后创建KDTree实例。然而，每当我尝试对它运行"query“时，我不可避免地得到奇怪的答案。例如，当我键入：
tree = KDTree(array)
nearest = tree.query(np.array[1,1])
最近的打印输出(0.0，0)。目前，我正在使用一个数组，对于范围(1,50)，基本上是y=x，所以我希望对于(1,1)应该得到最近的邻居(2,2)。
我做错了什么，老古鲁？
编辑:或者
浏览 0提问于2010-10-07得票数 6
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我正在尝试通过scipy的KD_tree类创建一个kd-tree，该类是由对象而不是纯坐标构建的。对象有一个(x，y)元组，树就是基于这个元组的，但是我想把对象本身作为node /包含在节点中。 有没有什么“简单”的方法来解决这个问题？看一看scipy kdtree with meta data，它说使用第三维作为对象指针(？)。然后，树不会将该值应用于邻居的比较吗？我也和这位先生在同一条船上，创建我自己的kd-tree现在跳过会很好。 PS。这是我的第一篇文章，所以请对我温柔点;)
浏览 35提问于2021-02-08得票数 0
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我有一个1000个随机3D点的数组&我对最接近给定点的10点感兴趣。
我检查了J.F. Sebastian提供的2种解决方案，即蛮力法和KD树法。
虽然两者给出了最接近点的相同指数，但它们对距离给出了不同的结果。
import numpy as np
from scipy.spatial import KDTree
a = 100 * np.random.rand(1000,3)
point = a[np.random.randint(0, 1001)] # point chosen at random
# KD Tree
tree = KDTree(a, leafsize=a.s
浏览 0提问于2016-09-15得票数 0
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我目前正在寻找一种方法来构建几个kd树，以便快速查询一些n维数据。但是，我对scipy KD树算法有一些问题
我的数据由id -> {data: somedata, coordinate: x, y}组成
我希望能够根据坐标和k最近邻居的id进行查询，以及获得固定半径neghbour的id。从KDTree和cKDtree的scipy实现来看，这是不可用的。
我的其他选择是编写我自己的KD树，这不会很好，因为我只是我自己，或者...？
浏览 0提问于2013-01-14得票数 7
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在Python3.4上运行最小的KDTree示例，即
from scipy import spatial
x, y = np.mgrid[0:5, 2:8]
tree = spatial.KDTree(zip(x.ravel(), y.ravel()))
我知道这个错误：
File "C:/_work/kdtree.py", line 9, in <module>
tree = spatial.KDTree(zip(x.ravel(), y.ravel()))
File "C:\Python34\lib\site-packages\scipy\spatial
浏览 1提问于2015-02-16得票数 1
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我对使用枕骨很陌生。我似乎不太明白distance_upper_bound在scipy.spatial.KDTree.query中的度量。它是用Kilometers还是Radians
浏览 4提问于2017-10-25得票数 0
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我正在努力实现一个最近的邻居搜索Lat和Lon数据。这是Data.txt
61.3000183105 -21.2500038147 0
62.299987793 -23.750005722 1
66.3000488281 -28.7500038147 2
40.8000183105 -18.250005722 3
71.8000183105 -35.7500038147 3
39.3000183105 -19.7500019073 4
39.8000183105 -20.7500038147 5
41.3000183105 -20.7500038147 6
问题是，当我想对数据集上的每个Lat
浏览 2提问于2014-07-20得票数 3
2回答
使用scipy.KDTree进行快速的最近邻搜索。我正在使用KDTree.query_ball_point(pnt, r=some_distance)进行搜索。
由于我的点是lat，长半径搜索值(some_distance)必须是十进制(我相信)。如果我想让用户访问，我希望这个距离是以公里，米，英里等为单位的。
用python将一段距离转换为十进制值的最佳方法是什么？我用的是“矮胖”、“参与”和“PySAL”。
感谢你，路易
浏览 7提问于2013-08-09得票数 2
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我是KD树的新手，我正在使用它们来查找一个数组(search_array)中每个点的最近邻居，并与第二个数组(vec_array)中的所有点进行比较。
两个数组的格式都是这样的：
array([[ 51.54094696, 0.09767043],
[ 51.53620148, 0.0798 ],
[ 51.53620148, 0.0798 ],
...,
[ 51.54118347, -0.08202313],
[ 48.84996033, 2.32329845],
[ 40.42570496, -3.70100427]]
浏览 1提问于2016-08-18得票数 2
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这是我的数据集：
我试图为数据集中的所有点找到最近的点。这些点是地球表面的纬度和经度。当然，最近的点不可能是同一点。
我尝试了本文中列出的KDTree解决方案：，并将海报的随机点(由np.random.uniform生成)更改为自己的数据集。
我希望得到一个充满距离的数组，但是，我得到了一个满是零的数组，其中包含一些数字，比如2.87722e-06和0.616582。这不是我想要的。我在我的数据集上尝试了另一个解决方案，NearestNeighbours，并得到了同样的结果。所以，我做了一些调试，缩小了他使用的随机数的范围，使它更接近我自己的数据集。
import numpy as np
im
浏览 2提问于2021-07-30得票数 1
我想从网格中删除存储在NumPy数组中的一些顶点。如何根据顶点索引或坐标在pymeshlab中选择这些顶点？谢谢!
import pymeshlab
from scipy.spatial import KDTree
def remove_background(subdir, ms):
# load joint points
joint_arr = load_joint_points(subdir)
# get a reference to the current mesh
m = ms.current_mesh()
# get numpy arra
浏览 6提问于2021-07-17得票数 1
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我试着测量每个点到最近一组点的最短欧几里德距离。使用下面，我有6个独特的点显示在x,y在两个不同的时间点。我在x_ref, y_ref中记录了一个独立的xy点，它通过一个半径。所以对于这个半径之外的每个点，我想要找到半径内任意一点的最短距离。对于半径内的点，只需返回0。
calculate_distances测量每个特定点与其余点之间的距离。我希望返回半径内最近的点的距离。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.spatial.distance import pdist
浏览 1提问于2021-02-25得票数 3
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我有一个长坐标数组，我试图使用一个KDTree和mile‘s query_ball_point返回指定纬度和经度半径1英里范围内的所有数据点。
问题是，query_ball_point正在返回指定半径1英里以外的点。这是我的密码：
import pandas as pd
import scipy as sp
import geocoder
import pysal as psl
search_list = df['coordinates'].tolist()
tree = psl.cg.KDTree(search_list, distance_metric='Arc
浏览 0提问于2018-03-13得票数 3
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下面是我在给定中心半径范围内创建KDTree和搜索点的代码片段：
代码片段：
threed_array = np.array(my_list, np.float_)
atom_kdtree.set_coords(threed_array)
try:
print(atom_kdtree.built)
print(atom_kdtree.search(threed_array[1], 100.00000000))
except Exception, err:
print traceback.format_exc()
print sys.exc_info()[0
浏览 6提问于2014-07-29得票数 0
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我想使用‘KDtree’(这是最好的选择。其他的“KNN”算法对于我的项目来说并不是最优的)，使用自定义的距离度量。我在这里检查了一些类似的问题的答案，这应该是work...but没有的。
distance_matrix的定义应该是一致的：
array([[ 1., 0., 5., 5., 0., 3., 2.],
[ 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0.],
[ 5., 0., 1., 5., 0., 2., 3.],
[ 5., 0., 5., 1., 0., 4., 4.],
[ 0., 0.,
浏览 3提问于2017-12-31得票数 5
通常，scipy.spatial.ckdtree的运行速度比scipy.spatial.kdtree快得多。
但在我的例子中，scipy.spatial.ckdtree的运行速度比scipy.spatial.kdtree慢。我的代码如下：
import numpy as np
from laspy.file import File
from scipy import spatial
from timeit import default_timer as timer
inFile = File("Toronto_Strip_01.las")
dataset = np.vstack
浏览 2提问于2018-07-29得票数 2
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我试图创建一个WordPress插件，它将使用谷歌地图的方向与界限相结合。
这是一个基于知识管理的收费的应用程序，低成本/公里进入边界，高成本/公里在边界之外。
所以问题是：
有没有办法知道从边界点到边界边界的距离是多少？
有没有办法知道从边界以外的点到边界边界的距离是多少？
请注意，边界区域将与政治龙。我已经找到一种方法来检查一个点是在政治还是在政治之外。
问题是我在上面所描述的清单中。
浏览 4提问于2012-11-15得票数 2
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我有一个包含x，y坐标列表的熊猫数据，我使用scipy.spatial找到数据中的最近点，给出一个额外的点。
import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.spatial as spatial
stops = pd.read_csv("stops.csv")
pt = x,y
points = np.array(zip(stops['stop_lat'],stops['stop_lon']))
nn = points[spatial.KDTree(points).query(pt)[1]
浏览 3提问于2016-02-16得票数 1
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问题陈述： 我在三维空间中有150k个点，它们的坐标存储在一个维度为150k的矩阵中，单位为3毫米。 我想找出半径r内给定点p的所有邻居。我想以最准确的方式做到这一点。 如何选择我的leafsize参数？ from scipy.spatial import KDTree
import numpy as np
pts = np.random.rand(150000,3)
T1 = KDTree(pts, leafsize=20)
T2 = KDTree(pts, leafsize=1)
neighbors1= T1.query_ball_point((0.3,0.2,0.1), r=2.
浏览 255提问于2020-11-25得票数 2
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Google places api用于查找当前位置附近的商业位置。它的距离限制是多少？我找不到离现在位置很远的地方。有可能找到附近的位置。
浏览 21提问于2011-06-21得票数 3
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假设我有两套观点：
>>> points1.shape
(10000, 3)
>>> points2.shape
(1529, 3)
我要一个points1指数的列表，在points2点的欧几里德距离cutoff内。我可以很容易地使用scipy.spatial.distance.cdist这样做：
from scipy.spatial.distance import cdist
import numpy
indices = numpy.argwhere(cdist(points1, points2).min(axis=0) < cutoff)
然而，
浏览 5提问于2016-02-17得票数 2
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假设我有坐标为X,Y,Z的点P0, P1, P2, P3的列表
然后我有一个坐标为X1, Y1, Z1的点的列表
我必须找到P0周围特定半径内的所有点:我使用python scipy库、kdtree和query_ball_point函数来实现这一点。
但现在我想要找到一个立方体内的所有点。点(P0和P1)不在矩形中居中。
(Z)矩形的高度是Z+4。(Y) P0的左侧是+2，P0的右侧是+1。要得到X，我们需要计算P0和P1之间的距离……
有什么想法吗？
我有良好的编程知识，但我的数学和几何技能不足。
浏览 0提问于2019-01-18得票数 0
3回答
我有一个关于Spatstat中的KEST函数的非常简单的问题。我正在使用Spatstat中的KEST函数来评估数据集中的空间随机性。我上传了分散在伦敦的经纬度和经度值，并将它们转换为PPP对象，使用ripras函数指定空间域。当我在ppp上运行KEST分析并绘制图形时，我最终得到了x上的r值，但是虽然我知道这是一个距离度量，但我不知道它使用的是什么单位。我得到了这个摘要输出：
Planar point pattern: 113 points
Average intensity 407.9378 points per square unit
Coordinates are given to 9
浏览 0提问于2016-03-09得票数 0
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我正在使用Scipy的KDTree实现来读取300MB的大文件。现在，有没有一种方法可以将数据结构保存到磁盘并重新加载它，或者每次启动程序时，我都要从文件中读取原始点并构建数据结构？我构建KDTree的方法如下：
def buildKDTree(self):
self.kdpoints = numpy.fromfile("All", sep=' ')
self.kdpoints.shape = self.kdpoints.size / self.NDIM, NDIM
self.kdtree = KDTree(sel
浏览 0提问于2011-04-25得票数 11
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我有一个表示道路网络的图形数据结构(节点是道路中的点/交叉点，边是道路)。Node对象有一个与之关联的纬度和经度。
我正在使用Accord的KDTree类查找给定GPS坐标的附近节点。
var nodes = graph.Nodes;
//Initialize KD-tree with distance function defined as the cartesian approximate distance (in meters)
Func<double[], double[], double> distanceFunc = (
浏览 1提问于2016-05-06得票数 4
2回答
在空间中寻找比某个值更近的点
、、、、
在我正在开发的python应用程序中，我有一个三维点的数组(大小在2到100000之间)，我必须找到彼此之间有一定距离的点(比如在两个值之间，比如0.1和0.2)。我需要一个图形应用程序和这个搜索应该非常快(约1/10秒的10000个点的样本)
作为第一个实验，我尝试使用scipy.spatial.KDTree.query_pairs实现，对于一个5000点的样本，返回索引需要5秒。你知道有什么方法可以在这个特定的情况下工作吗？
关于该应用程序的更多信息：
这些点代表原子坐标，距离搜索对于确定原子之间的键很有用。键不一定是固定的，但在每一步都可能发生变化，例如氢键。
浏览 1提问于2013-03-20得票数 0
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我有一个代码，在那里我建立了一个巨大的树，我需要保存它供以后使用。不幸的是，我似乎不能对scipy.spatial.KDTree对象进行筛选。
事实上，当我运行这个程序时：
import pickle
import scipy.spatial
tree=scipy.spatial.KDTree([[1,2,3]])
pickle.dump(tree,open('tree.p','wb'))
我知道错误：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in &l
浏览 0提问于2016-06-09得票数 3
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我正在做一个关于立体视觉的项目，基本上系统应该实时估计距离以避免碰撞。问题是我不能决定合适的基线值。在公式中，视差的值是多少。
浏览 1提问于2014-03-23得票数 0
我有一个距离X，需要在Y time中完成。
我的步长应该是什么，如果我在每一个T时间做一个步骤？
例如:我的距离是360，应该在5秒内完成，每10英里就走一步，我的步长应该是多少？
这个方程是什么？
浏览 4提问于2012-08-14得票数 0
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背景：，我正在尝试使用shapefile上的cKDtree函数运行最近的邻居，该文件在一个时间序列数据集8760小时(一年中的总时数)上有201个记录和lat/lons。我搞错了，自然我查过了。我发现：是相同的错误，但是我很难理解这个错误是如何解决的。
Workflow:我从shapefile中提取了x&y坐标，并将它们存储在名为x_vector和y_vector的单独数组中。8760数据是一个hdf5文件。我使用h5_coords = np.vstack([meta['latitude'], meta['longitude']]).T提取坐标。
现在我
浏览 11提问于2016-09-01得票数 2
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优化Python树搜索
、、、
提供了两个KD树类: KDTree和cKDTree。
cKDTree比KDTree快得多，但可定制性和可查询性不如KDTree(据我从文档中可以看出)。
这里是我的问题：我有一个三百万二维(X，Y)点的列表。我需要从每个点返回X单位距离内的所有点。
对于KDtree，有一个选项可以这样做：KDtree.query_ball_tree()它从其他点生成X单元内所有点的列表。然而:这个列表是巨大的，并且很快地填满了我的虚拟内存(大约7.44亿条长)。
潜在的解决方案#1:是否有方法在它编写时将这个列表解析为一个文本文件？
潜在解决方案#2:我尝试使用for循环(对于列表中的每个点)，然后使用：KD
浏览 3提问于2012-10-25得票数 5
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让我们想象一下，我们有数据
d1 = np.random.uniform(low=0, high=2, size=(3,2))
d2 = np.random.uniform(low=3, high=5, size=(3,2))
X = np.vstack((d1,d2))
X
array([[ 1.4930674 , 1.64890721],
[ 0.40456265, 0.62262546],
[ 0.86893397, 1.3590808 ],
[ 4.04177045, 4.40938126],
[ 3.01396153,
浏览 2提问于2015-07-30得票数 2
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我有一个三维空间中的几百个坐标，我需要把比给定半径更近的点合并起来，用邻居平均值来代替它们。
这听起来是一个相当标准的问题，但到目前为止我还没有找到解决办法。数据集足够小，能够计算所有点的成对距离。
不知道，也许是稀疏距离矩阵上的某种图分析/连通成分标记？
我真的不需要平均部分，只需要聚类(聚类是正确的术语吗？)
玩具数据集可以是coords = np.random.random(size=(100,2))
以下是我到目前为止使用scipy.cluster.hierarchy所做的尝试。这似乎很好，但我愿意接受更多的建议(也许是DBSCAN？)
import numpy as np
impor
浏览 2提问于2018-05-10得票数 2
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当使用scipy.spatial.distance.pdist创建压缩距离矩阵并将其传递给ward时，我得到以下错误：
Valid methods when the raw observations are omitted are 'single', 'complete', 'weighted', and 'average' error.
但是文档中说，linkage()函数需要一个凝聚的距离矩阵。我该如何解决这个问题？
foo = np.random.randint(3, size=(10,10))
scipy.spatial
浏览 8提问于2015-03-19得票数 3
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假设我有大约100组100分，想找出哪个点在给定的距离内。我有两种实现，一种是使用k-d树，另一种是简单地获得成对距离：
from scipy.spatial.distance import cdist
from scipy.spatial import KDTree
from itertools import combinations
import numpy
import time
pts = [numpy.random.randn(100,2) for x in range(100)]
start = time.time()
for p1, p2 in combinations(
浏览 0提问于2016-05-04得票数 3
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我在这里找到了一些代码，可以用数学方法找出两个邮政编码之间的距离。我使用Google geocode api从每个邮政编码中获取long和lat。一切正常，但我想知道如何将$distance返回值转换为英里数：
function calc_distance($zip1, $zip2)
{
$geo = new GoogleGeocode( $apiKey );
$point1 = $geo->geocode( $zip1 );
$point1 = $point1['Placemarks'][0];
echo "P1:"
浏览 0提问于2013-02-23得票数 0
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我正在尝试找到解决以下问题的最佳方法：
问题
我在集合A中有(最多) 100,000个Lat/Lng点我在集合B中有(最多) 2000个Lat/Lng点
我需要找到集合B中的点与集合A中的点的最近邻居。
一旦他们配对-然后我需要计算他们的距离，这将是: 2000设置A点到2000设置B点。
这些点是“在内存中”，它们不是来自数据库-它们是系统中完成的其他计算的结果。
当前解决方案
使用Ruby语言中的KDTree实现，我可以创建一个与我所拥有的点相匹配的KDTree查找。然后，我在Ruby中使用半正弦方法来计算点配对时的距离。
KDtree编码：半正弦编码：
平台
我运行的是jruby --使
浏览 0提问于2012-03-27得票数 2
4回答
我目前正在用python创建一个2d游戏。我必须计算出最接近的敌人，这样玩家才能知道该瞄准哪一个。我有以下功能来完成这项任务：
import math
def find_closest(character: tuple, enemies: list) -> (int, int):
"""
Finds the closest enemy in enemies
:param character: An (x, y) representing the position of the character\n
:param enemies
浏览 0提问于2019-10-14得票数 8
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“距离”是指什么？里程数？半径？我找不到任何关于它的文档。FB允许我们抓取的最大限制是多少？
$nearby = $facebook->api('/search?type=place¢er='.$_GET['lat'].','.$_GET['lon'].'&distance=1000&limit=200');
浏览 0提问于2012-02-29得票数 2
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最优最近邻搜索
、、、、
我正在寻找半径在1公里以内的所有最近的邻居。这是我的脚本，用来构造树和搜索最近的点，
from pysal.cg.kdtree import KDTree
def construct_tree(s):
data_geopoints = [tuple(x) for x in s[['longitude','latitude']].to_records(index=False)]
tree = KDTree(data_geopoints, distance_metric='Arc', radius=pysal.cg.RADIUS_E
浏览 3提问于2017-07-31得票数 6
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调用是格式化的Buffer(g,d)。
g是一个几何值(例如点、线串和多边形)。
d是一个距离。
d使用的度量单位是什么？米？迈尔斯？公里?
浏览 7提问于2014-11-15得票数 5
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我目前正在开发一个基于地图的iPhone应用程序，希望向用户显示一些信息。对于我的应用程序，有一个用户可以选择里程或公里的设置是有意义的。有没有一种内置的机制(可能类似于字符串本地化)来进行这种值切换，这样每次我想要向用户显示一些东西时，我就可以避免使用if块？
浏览 1提问于2010-02-22得票数 6
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1回答
我正在尝试寻找2kd树之间的最短距离，并使用scipy函数'sparse_ distance _matrix‘。结果在{(1,2):4.54}形式的键矩阵字典中返回。
可以使用以下代码来检索值，但似乎没有任何方法可以获得键值，因为它是元组形式的
sparsemin = sp.KDTree.sparse_distance_matrix(aKD,bKD,20)
m = min(sparsemin.itervalues())
浏览 3提问于2016-07-26得票数 0
1回答
我想对周期框内的>10k个点运行最近邻搜索，并返回这些点的距离以及它们的索引。
到目前为止，我尝试了sklearn.neighbors.KDTree(positions).query_radius(positions, r=maximum_distance,return_distance=True)，它会返回最大范围内的最近邻居距离。半径，但不适用于周期边界条件(PBC)。我研究过的另一种方法是scipy.spatial.cKDTree(positions, boxsize=box_size).query_pairs(r=maximum_distance)，它与PBC一起工作，但不返回配
浏览 31提问于2019-08-14得票数 4
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