如何广播这个欧氏距离？

Question

所以，我有这段代码，我试图计算 list1 上每个元素的欧氏距离如果 list1 有 2 个元素，它会抛出一个错误，对此有什么想法吗？

import numpy as np
from scipy.spatial import distance
list1 =[(10.2,20.2),(5.3,9.2)]
list2 = [(2.2,3.3)]
list1 =np.array(list1)
dist1= distance.euclidean(list1,list2)
print("distance",dist1)

打印：

ValueError: Input vector should be 1-D.

Answer 1

正如您所说，for 循环在这里可能是最简单的。我已将您的列表更改为列表列表而不是元组列表，尽管我不确定这是否真的有必要。我没有安装 scipy 来检查。

from scipy.spatial import distance
list1 =[[10.2,20.2],[5.3,9.2]]
list2 = [2.2,3.3]
for point in list1:
    dist1= distance.euclidean(point,list2)
print("distance",dist1)

Answer 2

您可以直接操作 numpy 数组以在此处找到欧氏距离。

我假设 list1 或 list2 包含 1 元素，并且要计算另一个列表的每个元素与单个元素之间的距离。 numpy broadcasting.

负责休息

import numpy as np
list1 =[(10.2,20.2),(5.3,9.2)]
list2 = [(2.2,3.3)]

a = np.array(list1)
b = np.array(list2)

dist = np.sqrt(((b - a)**2).sum(axis = 1))

输出：dist

array([18.69786084,  6.66483308])

其中 dist[0] 给出 distance(list1[0], list2[0]) 而 dist[1] 给出 distance(list1[1], list2[0]).

即使 list1 有任意数量的点，它也可以概括，唯一的限制是另一个列表应该只有一个点。

如何广播这个欧氏距离？

How to broadcast this euclidean distance?

python

euclidean-distance