我有一个线增长算法,我需要:
- 计算数组中连续向量之间的距离(欧氏距离)
- 在距离大于特定阈值的位置插入新向量
我通常以非常幼稚的方式执行此操作(请参阅下面的代码),并且想知道如何使用 numpy 以最快的方式计算连续向量之间的距离(如果需要,还可以使用 scipy)。
import math
threshold = 10
vectorList = [(0, 10), (4, 8), (14, 14), (16, 19), (35, 16)]
for i in xrange(len(vectorList)):
p1 = vectorList[i]
p2 = vectorList[i+1]
d = math.sqrt((p2[0] - p1[0])**2 + (p2[1] - p1[1])**2)
if d >= threshold:
pmid = ((p1[0] + p2[0]) * .5, (p1[1] + p2[1]) * .5)
vectorList.insert(i+1, pmid)
编辑: 我想出了以下解决方法,但我仍然担心距离计算。
我需要计算一个向量与其列表中的下一个邻居之间的距离,而不是像我在这里所做的那样计算整个距离矩阵(所有向量彼此相对)。
import numpy as np
vectorList = [(0, 10), (4, 8), (14, 14), (16, 19), (35, 16)]
arr = np.asarray(vectorList).astype(float)
dis = distance.cdist(arr, arr).diagonal(1)
idx = np.where(dis > 10)[0]
vec = (arr[idx] + arr[idx+1]) * .5
arr = np.insert(arr, idx+1, vec, 0)
# output
array([[ 0. , 10. ],[ 4. , 8. ],[ 9. , 11. ],[14. , 14. ],[16. , 19. ],[25.5, 17.5],[35. , 16. ]])
最佳答案
In [209]: vectorList = [(0, 10), (4, 8), (14, 14), (16, 19), (35, 16), (39,50)]
In [210]: vectorList
Out[210]: [(0, 10), (4, 8), (14, 14), (16, 19), (35, 16), (39, 50)]
我添加了一个点,形成 3 个可能的插入点。
In [212]: np.diff(vectorList, axis=0)
Out[212]:
array([[ 4, -2],
[10, 6],
[ 2, 5],
[19, -3],
[ 4, 34]])
In [213]: np.sum(np.diff(vectorList, axis=0)**2,1)
Out[213]: array([ 20, 136, 29, 370, 1172])
距离:
In [214]: np.sqrt(np.sum(np.diff(vectorList, axis=0)**2,1))
Out[214]: array([ 4.47213595, 11.66190379, 5.38516481, 19.23538406, 34.23448554])
平均值:
In [216]: arr = np.array(vectorList)
In [217]: arr
Out[217]:
array([[ 0, 10],
[ 4, 8],
[14, 14],
[16, 19],
[35, 16],
[39, 50]])
In [218]: (arr[:-1]+arr[1:])/2
Out[218]:
array([[ 2. , 9. ],
[ 9. , 11. ],
[15. , 16.5],
[25.5, 17.5],
[37. , 33. ]])
我可以在没有 diff
的情况下做类似的事情:
d = np.sqrt(np.sum((arr[1:]-arr[:-1])**2,1))
超过阈值的跳跃:
In [224]: idx = np.nonzero(d>10)
In [225]: idx
Out[225]: (array([1, 3, 4]),)
In [227]: _218[idx] # the mean values to insert
Out[227]:
array([[ 9. , 11. ],
[25.5, 17.5],
[37. , 33. ]])
使用np.insert
插入所有值。
In [232]: np.insert(arr.astype(float), idx[0]+1, _227, axis=0)
Out[232]:
array([[ 0. , 10. ],
[ 4. , 8. ],
[ 9. , 11. ],
[14. , 14. ],
[16. , 19. ],
[25.5, 17.5],
[35. , 16. ],
[37. , 33. ],
[39. , 50. ]])
关于python - 使用 numpy/scipy 计算连续向量之间距离的最快方法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58495397/