如何计算python中n个坐标之间的距离

Question

我正在做一个 python 项目，我从一个函数中获取 dict 中的坐标值 x, y，如下所示：

centroid_dict = {0: (333, 125), 1: (288, 52), 2: (351, 41)}

其中0, 1, 2是objectId，(333, 125), (288, 52), (351, 41)分别是它们的(x, y)坐标值。我需要计算每个坐标之间的距离，这意味着：

0 - 1 -> ((333, 125) - (288, 52))

0 - 2 -> ((333, 125) - (351, 41))

1 - 0 -> ((288, 52) - (333, 125))

1 - 2 -> ((288, 52) - (351, 41))

2 - 0 -> ((351, 41) - (333, 125))

2 - 1 -> ((351, 41) - (288, 52))

要计算距离，我可以使用：

def calculateDistance(x1, y1, x2, y2):
    dist = math.sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2)
    return dist

但是我想不出任何可以计算每个点之间距离的逻辑，因为将来 dict 的长度可能会增加。截至目前，它是 3，但也可以是 10。谁能帮我提出一些想法。谢谢

Answer 1

您可以使用 itertools 中的组合来形成一个新字典，其中每对对象作为键：

from itertools import combinations:
distances = dict()
for (id1,p1),(id2,p2) in combinations(centroid_dict.items(),2):
    dx,dy = p1[0]-p2[0], p1[1]-p2[1]
    distances[id1,id2] = distances[id2,id1] = math.sqrt(dx*dx+dy*dy)

这种方法的缺点是它会系统地计算所有距离，您的程序可能不需要访问所有这些值。一种更有效的方法可能是使用字典作为距离缓存并使用函数获取它们 "on demand":

distanceCache = dict()
def getDist(id1,id2):
    if id1 > id2: return getDist(id2,id1) # only store each pair once
    if (id1,id1) in distanceCache: return distanceCache[id1,id2]
    x1,y1 = centroid_dict[id1]
    x2,y2 = centroid_dict[id2]
    dx,dy = x1-x2,y1-y2 
    return distanceCache.setDefault((id1,id2),math.sqrt(dx*dx+dy*dy))

这将允许您在更改对象位置时简单地清除缓存，而不会立即延迟 O(n^2) 时间

请注意，您也可以使用点（位置）本身作为缓存的键，也可以使用 LRU 缓存（来自 functools）

from functools import lru_cache
import math

@lru_cache(1024)
def getDist(p1,p2):
    dx,dy = p1[0]-p2[0],p1[1]-p2[1]
    return math.sqrt(dx*dx+dy*dy)

def getObjectDist(id1,id2):
    return getDist(centroid_dict[id1],centroid_dict[id2])

Answer 2

使用来自here, it is k d tree graph problem

的解决方案

求出四个二维坐标之间的欧氏距离：

from scipy.spatial import distance
coords = [(35.0456, -85.2672),
          (35.1174, -89.9711),
          (35.9728, -83.9422),
          (36.1667, -86.7833)]
distance.cdist(coords, coords, 'euclidean')

array([[ 0.    ,  4.7044,  1.6172,  1.8856],
   [ 4.7044,  0.    ,  6.0893,  3.3561],
   [ 1.6172,  6.0893,  0.    ,  2.8477],
   [ 1.8856,  3.3561,  2.8477,  0.    ]])

Answer 3

你可以这样做。无需导入。

def dist(key1,key2):
    return calculateDistance(*centroid_dict[key1],*centroid_dict[key2])

all_dist = []
for key1 in centroid_dict:
    all_dist.extend([dist(key1,key2) for key2 in centroid_dict if not key1==key2])

如何计算python中n个坐标之间的距离

How to calculate distance between n coordinates in python

python

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coordinates