Numpy - 列之间的平均距离答案

【问题标题】：Numpy - Average distance between columnsNumpy - 列之间的平均距离
【发布时间】：2017-10-27 14:59:33
【问题描述】：

我有一个二维数组，我想在考虑每一行的情况下计算每列之间的平均距离。

例如，如果我有二维数组：

2  2  3
4  2  5
1  5  2

我想计算所有行中第 1 列和第 2 列之间、所有行中第 1 列和第 3 列之间以及所有行中第 2 列和第 3 列之间的平均距离。

第 1 列和第 2 列的平均距离为 ( |2-2| + |4-2| + |1-5| ) / 3，等于 2。

有没有一个 numpy 函数可以完成这个？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

这样的？

import numpy as np
x = np.array([[2,2,3],[4,2,5],[1,5,2]])

def calc(cols):
    return np.mean(np.abs(np.diff(x[:, cols])))

print(calc([0,1]))

输出：

2.0

同时考虑：

import itertools
print(list(itertools.combinations(range(x.shape[1]), 2)))  # outer list because using py3

输出：

[(0, 1), (0, 2), (1, 2)]

【讨论】：

【解决方案2】：

我建议这样做：

from scipy.spatial.distance import pdist
m, n = in_arr.shape
pdist(in_arr.T, 'cityblock') / m

Out: array([ 2.        ,  1.        ,  2.33333333])

如果您想知道哪个距离与哪个对相关，请使用：

np.stack(np.triu_indices(n, 1))  

Out: 
array([[0, 0, 1],
       [1, 2, 2]], dtype=int32)

这应该比使用for 循环或itertools 快得多

【讨论】：