如何计算python中数组元素的距离？答案

【问题标题】：How to compute distance from elements of an array in python?如何计算python中数组元素的距离？
【发布时间】：2019-08-19 09:59:55
【问题描述】：

我有一个 numpy 数组，其中每个元素都是一个位置，如下所示：

array([[1, 1, 0. ],
       [2 , 2, 0. ],
       [3 , 3, 1 ]])

我想计算每个元素之间的距离。所以在这里，预期的输出是：

[0, 1.414213, 1.732050]

距离计算如下：对于第一个元素，它是 0，因为之前没有任何元素。第二个是sqrt((2 - 1)**2 + (2 - 1)**2 + (0 - 0)**2)) 等等

但是，有很多元素（大约数千个），并且此操作会重复多次。所以我需要一种方法来快速执行。

我想知道是否有一个库（或者更好的 numpy 函数）可以解决我的问题。我之前使用了来自 scipy.spatial.distance 的cdist，但它不再起作用（我对 scipy 依赖项有问题），所以我正在寻找另一种方法。

【问题讨论】：

你是如何得到输出的？查看 Scipy 的 pdist。
对于第一个元素，它是 0，因为之前没有任何元素。第二个是sqrt((2 - 1)**2 + (2 - 1)**2 + (0 - 0)**2)) 等等
我不能像我说的那样使用 scipy.spatial。这是我的python配置的问题，一个小时前我已经发了一个帖子，但我还没有找到让它工作的方法
这应该可以解决/让您更接近 - stackoverflow.com/questions/52030458。对于分机。来源 - scikit-learn.org/stable/modules/generated/….

【解决方案1】：

这是一个纯粹的 numpy 解决方案。 a 是您的输入向量数组。您首先明智地创建距离分量，然后将它们平方，然后将它们对每一行求和，然后得到每个总和的 sqrt。

np.sqrt(np.sum((a[1:] - a[:-1])**2, axis=1))

数组([ 1.41421356, 1.73205081])

【讨论】：