python - 使用numpy计算数组连续点之间的欧氏距离

Question

我有一个数组，它描述了一条折线(连接直线段的有序列表)，如下所示:

points = ((0,0),
          (1,2),
          (3,4),
          (6,5),
          (10,3),
          (15,4))
points = numpy.array(points, dtype=float)

目前，我使用以下循环获取线段距离列表:

segdists = []
for seg in xrange(points.shape[0]-1):
    seg = numpy.diff(points[seg:seg+2], axis=0)
    segdists.append(numpy.linalg.norm(seg))

相反，我想使用一些 native Scipy/Numpy 函数来应用单个函数调用，没有循环。

我能得到的最接近的是:

from scipy.spatial.distance import pdist
segdists = pdist(points, metric='euclidean')

但在后一种情况下，segdists 提供了每个距离，我只想获取相邻行之间的距离。

此外，我宁愿避免创建自定义函数(因为我已经有了一个可行的解决方案)，而是更多地使用原生函数的“numpythonic”。

Answer 1

这是一种方法:

使用向量化的 np.diff计算增量:

d = np.diff(points, axis=0)

然后使用np.hypot计算长度:

segdists = np.hypot(d[:,0], d[:,1])

或者使用更明确的计算:

segdists = np.sqrt((d ** 2).sum(axis=1))