我认为我的代码可以做得更好......
我想要什么:
array a = ([1,2,3],[4,5,6],[7,8,9])
array b = ([2,3,4],[2,2,2])
从a[0]到b[0]和b[1]的欧几里得距离
,然后是其中的最小值,依此类推......
结果应该是这样的
result = ([1,2])
我认为我的做法有点复杂:
result = [0]*len(b)
for i in a:
c = 0
minimum = euclid(a[0],b[0])
place = 0
for j in b:
c=c+1
if (minimum > euclid(i,j)):
minimum = euclid(i,j)
place = c
result[place-1] = result[place-1]+1
好吧,我试着更好地解释一下。我有两个数组 A 和 B 数组 A 有 3 个值(值 <=> [1,2,3]) 现在我想计算 A 的所有值与 B 的所有值的欧氏距离,并计算 B 的频率[0] 或 B[1] 是最小值。
所以我开始编写代码手册: 首先我用 b[0] 计算 a[0] 并发现这是最小值,因为目前没有最小值。接下来我用 b[1] 计算 a[0] 并发现 euclidean(a[0],b[1]) < euchlidean(a[0],b[0]) 所以我设置了数组从 c([0,0]) 到 c([0,1]) 的时刻。接下来,我计算 a[1] 到 b[0] 和 b[1] 的欧几里德距离,并发现 b[0] 是这两个值中的最小值,因此我将 c 设置为 c([1,1])。 .
最佳答案
我相信你所说的是你有两个点列表 - a
和 b
。对于 a
中的每个点,为 b
中最接近的点(最小欧几里德距离)增加一个计数器。这是正确的吗?
以下是我实现这一目标的方法:
results = [0] * len(b)
for p_a in a:
dists = [euclid(p_a, p_b) for p_b in b]
min_index = dists.index(min(dists))
results[min_index] += 1
关于python - 优化数组中的计数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/17700053/