我有一个 Pandas 数据框(请参见下面的小示例)。我想根据 3 列(特征)中的值计算观测值(行)之间的欧几里德距离。我正在使用 scipy.spatial.distance.pdist。
据我了解，返回的对象 (dist) 包含我的 20 个观察值(行)之间的 190 个距离。我假设，它是一个“展开”的三角形矩阵 - 第一行和第二行之间的距离，然后可能是第一行和第三行之间的距离，...第一行和第二十行之间的距离，然后是第二行和第三行之间的距离，第二行和第二行之间的距离第四，依此类推
但是，我不确定。并且:如何构建一个包含距离的对称 20 x 20 矩阵？
我的最终目标: 对于每个观察(行)，我想找到它最近的 5 个邻居(即与其距离最小的行)并对这 5 个距离求和。如果我有一个方阵，我可以对每一列应用一个函数。但现在我不知道如何处理“dist”。
非常感谢您的帮助!
import numpy as np
import pandas as pd
# Generate fake Pandas data frame
a = pd.Series(np.random.normal(1, 0.1, 20))
df = pd.DataFrame(a, columns=['a'])
df['b'] = pd.Series(np.random.normal(2, 0.1, 20))
df['c'] = pd.Series(np.random.normal(3, 0.1, 20))
import scipy
dist = scipy.spatial.distance.pdist(df, metric='euclidean')
dist.shape # (190,)
最佳答案
您可以将 dist 传递给 scipy.spatial.distance.squareform。它将 n×1 成对距离数组转换为方阵形式。
d_matrix = scipy.spatial.distance.squareform(dist)
关于python - 运行 scipy.spatial.distance.pdist 后提取距离，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/47087087/