具有多列数据的欧几里得距离答案

【问题标题】：euclidean distance with multiple column of data具有多列数据的欧几里得距离
【发布时间】：2014-04-05 09:10:06
【问题描述】：

我的数据如下所示：

data =

    2.29    2.048333333 2   2
    2.29    2.048333333 2   2
    2.29    2           2   2
    2.29    2.064444444 2   2

我想计算列之间的欧几里得距离。结果是一个 4X4 矩阵，所有对角元素都是 0，因为它们是相同的。

我怎样才能有效地做到这一点？

到目前为止，我只能找出两列之间的欧式距离

我应该使用循环多次使用它们吗？

【问题讨论】：

你能展示一下你到目前为止写的代码吗？循环通常是一个好主意，可以多次执行相同的操作。

标签： python numpy scipy distance

【解决方案1】：

试试这个：

def main(data):
    total = []
    n = len(data)
    for i in range(n):
        tmp = []
        for j in range(n):
            a = data[i];
            b = data[j]
            tmp.append(dist(data[i],data[j]))
        total.append(tmp)
    return total

def dist(a,b):
    tmp = [pow(a - b,2) for a, b in zip(a, b)]
    return pow(sum(tmp),0.5);

def output(t):#this function is not necessary and is just for tidiness
    n = len(t)
    for i in range(n):
        for j in range(n):
            print t[i][j],"\t\t\t",
        print "\n"

data = [[1,1,1],[1,2,3],[0,0,0]]#just for test
t = main(data)
output(t)

【讨论】：

【解决方案2】：

如果data是numpy数组，这段代码可能效率更高。

dist = np.empty_like(data)
for i, x in enumerate(data):
    dist[:, i] = np.sqrt(np.sum((data - x)**2, axis=1))

【讨论】：

为什么不使用scipy.spatial.distnace.cdist(data.T,data.T)？
好建议！谢谢