使用 python 中的多个列表计算欧氏距离

Question

我正在编写一个简单的程序来使用 python 计算多个列表之间的欧氏距离。这是我发的代码

import math
euclidean = 0
euclidean_list = []
euclidean_list_complete = []

test1 = [[0.0, 0.0, 0.0, 152.0, 12.29], [0.0, 0.0, 0.357, 245.0, 10.4], [0.0, 0.0, 0.10, 200.0, 11.0]]

test2 = [[0.0, 0.0, 0.0, 72.0, 12.9], [0.0, 0.0, 0.0, 80.0, 11.3]]

for i in range(len(test2)):
    for j in range(len(test1)):
        for k in range(len(test1[0])):
            euclidean += pow((test2[i][k]-test1[j][k]),2)

        euclidean_list.append(math.sqrt(euclidean))
        euclidean = 0

    euclidean_list_complete.append(euclidean_list)


print euclidean_list_complete

我对这段代码的问题是它没有正确打印我想要的输出。输出应该是 [[80.0023, 173.018, 128.014], [72.006, 165.002, 120.000]]

而是打印

[[80.00232559119766, 173.01843095173416, 128.01413984400315, 72.00680592832875, 165.0028407300917, 120.00041666594329], [80.00232559119766, 173.01843095173416, 128.01413984400315, 72.00680592832875, 165.0028407300917, 120.00041666594329]]

我猜这与循环有关。我应该怎么做才能解决它？顺便说一句，我不想使用 numpy 或 scipy 用于学习目的

如果不清楚，我想计算 test2 上的列表与 test1 上的每个列表之间的距离

Answer 1

我明白了，诀窍是在第一个 for 循环中创建第一个欧几里德列表，然后在将其附加到完整的欧几里得列表后删除该列表

import math
euclidean = 0

euclidean_list_complete = []

test1 = [[0.0, 0.0, 0.0, 152.0, 12.29], [0.0, 0.0, 0.357, 245.0, 10.4], [0.0, 0.0, 0.10, 200.0, 11.0]]

test2 = [[0.0, 0.0, 0.0, 72.0, 12.9], [0.0, 0.0, 0.0, 80.0, 11.3]]

for i in range(len(test2)):
    euclidean_list = []
    for j in range(len(test1)):
        for k in range(len(test1[0])):
            euclidean += pow((test2[i][k]-test1[j][k]),2)      
        euclidean_list.append(math.sqrt(euclidean))
        euclidean = 0
        euclidean_list.sort(reverse=True)
    euclidean_list_complete.append(euclidean_list)
    del euclidean_list

print euclidean_list_complete

Answer 2

不确定您要为 3 个向量实现什么，但对于两个向量，代码必须非常非常简单：

test2 = [[0.0, 0.0, 0.0, 72.0, 12.9], [0.0, 0.0, 0.0, 80.0, 11.3]]

def distance(list1, list2):
    """Distance between two vectors."""
    squares = [(p-q) ** 2 for p, q in zip(list1, list2)]
    return sum(squares) ** .5

d2 = distance(test2[0], test2[1])

与numpy偶数shorter statement.

PS。 python 3个推荐

Answer 3

test1 = [[0.0, 0.0, 0.0, 152.0, 12.29], [0.0, 0.0, 0.357, 245.0, 10.4], [0.0, 0.0, 0.10, 200.0, 11.0]]

test2 = [[0.0, 0.0, 0.0, 72.0, 12.9], [0.0, 0.0, 0.0, 80.0, 11.3]]

final_list = []

for a in test2:
    temp = [] #temporary list
    for b in test1:
        dis = sum([pow(a[i] - b[i], 2) for i in range(len(a))])
        temp.append(round(pow(dis, 0.5),4))

    final_list.append(temp)
print(final_list)

Answer 4

@Evgeny 已经部分回答了这个问题。 OP 发布到他自己的问题的答案是如何不编写 Python 代码的示例。这是一个更短、更快和更易读的解决方案，因为 test1 和 test2 是问题中的列表：

def euclidean(v1, v2):
    return sum((p-q)**2 for p, q in zip(v1, v2)) ** .5

d2 = []
for i in test2:
    foo = [euclidean(i, j) for j in test1]
    d2.append(foo)


print(d2)
#[[80.00232559119766, 173.01843095173416, 128.01413984400315],
# [72.00680592832875, 165.0028407300917, 120.00041666594329]]

使用 python 中的多个列表计算欧氏距离

Computing euclidean distance with multiple list in python

python

list

euclidean-distance