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我对计算两个 numpy 数组(x 和 y)之间的各种空间距离很感兴趣。
http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/scipy.spatial.distance.cdist.html
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist
x = np.array([[[1,2,3,4,5],
[5,6,7,8,5],
[5,6,7,8,5]],
[[11,22,23,24,5],
[25,26,27,28,5],
[5,6,7,8,5]]])
i,j,k = x.shape
xx = x.reshape(i,j*k).T
y = np.array([[[31,32,33,34,5],
[35,36,37,38,5],
[5,6,7,8,5]],
[[41,42,43,44,5],
[45,46,47,48,5],
[5,6,7,8,5]]])
yy = y.reshape(i,j*k).T
results = cdist(xx,yy,'euclidean')
print results
但是,上述结果会产生太多不需要的结果。我怎样才能限制它只用于我需要的结果。
我想计算 [1,11] 和 [31,41] 之间的距离; [2,22] 和 [32,42],...等等。
最佳答案
如果您只想要每对点之间的距离,则不需要计算完整的距离矩阵。
而是直接计算:
import numpy as np
x = np.array([[[1,2,3,4,5],
[5,6,7,8,5],
[5,6,7,8,5]],
[[11,22,23,24,5],
[25,26,27,28,5],
[5,6,7,8,5]]])
y = np.array([[[31,32,33,34,5],
[35,36,37,38,5],
[5,6,7,8,5]],
[[41,42,43,44,5],
[45,46,47,48,5],
[5,6,7,8,5]]])
xx = x.reshape(2, -1)
yy = y.reshape(2, -1)
dist = np.hypot(*(xx - yy))
print dist
为了更多地解释发生了什么,首先我们重新调整数组的形状,使它们具有 2xN 的形状(-1
是一个占位符,它告诉 numpy 自动计算沿该轴的正确大小):
In [2]: x.reshape(2, -1)
Out[2]:
array([[ 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 8, 5, 5, 6, 7, 8, 5],
[11, 22, 23, 24, 5, 25, 26, 27, 28, 5, 5, 6, 7, 8, 5]])
因此,当我们减去 xx
和 yy
时,我们将得到一个 2xN 数组:
In [3]: xx - yy
Out[3]:
array([[-30, -30, -30, -30, 0, -30, -30, -30, -30, 0, 0, 0, 0,
0, 0],
[-30, -20, -20, -20, 0, -20, -20, -20, -20, 0, 0, 0, 0,
0, 0]])
然后我们可以将其解压到 dx
和 dy
组件中:
In [4]: dx, dy = xx - yy
In [5]: dx
Out[5]:
array([-30, -30, -30, -30, 0, -30, -30, -30, -30, 0, 0, 0, 0,
0, 0])
In [6]: dy
Out[6]:
array([-30, -20, -20, -20, 0, -20, -20, -20, -20, 0, 0, 0, 0,
0, 0])
并计算距离(np.hypot
等同于np.sqrt(dx**2 + dy**2)
):
In [7]: np.hypot(dx, dy)
Out[7]:
array([ 42.42640687, 36.05551275, 36.05551275, 36.05551275,
0. , 36.05551275, 36.05551275, 36.05551275,
36.05551275, 0. , 0. , 0. ,
0. , 0. , 0. ])
或者我们可以自动完成解包,一步完成:
In [8]: np.hypot(*(xx - yy))
Out[8]:
array([ 42.42640687, 36.05551275, 36.05551275, 36.05551275,
0. , 36.05551275, 36.05551275, 36.05551275,
36.05551275, 0. , 0. , 0. ,
0. , 0. , 0. ])
如果您想计算其他类型的距离,只需将 np.hypot
更改为您想要使用的函数即可。例如,对于曼哈顿/城市街区的距离:
In [9]: dist = np.sum(np.abs(xx - yy), axis=0)
In [10]: dist
Out[10]: array([60, 50, 50, 50, 0, 50, 50, 50, 50, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
关于python - 计算两个numpy数组之间的距离,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/27678583/
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