用 scipy 找到两个数组的点之间的最短距离

Question

我有两个数组 centroids 和 nodes

我需要找到centroids中每个点到nodes

中任意点的最短距离

centroids 的输出如下

array([[12.52512263, 55.78940022],
       [12.52027731, 55.7893347 ],
       [12.51987146, 55.78855611]])

nodes 的输出如下

array([[12.5217378, 55.7799275],
       [12.5122589, 55.7811443],
       [12.5241664, 55.7843297],
       [12.5189395, 55.7802709]])

我用下面的代码得到最短距离

shortdist_from_centroid_to_node = np.min(cdist(centroids,nodes))

然而，这是我得到的输出（我应该得到 3 行输出）

Out[131]: 3.0575613850140956e-05

任何人都可以指定这里的问题是什么吗？谢谢。

Answer 1

如果我没记错的话，你的代码说你正在尝试访问 min 值，因此你得到的是一个值。删除 np.min() 尝试：

shortdist_from_centroid_to_node = cdist(centroids,nodes)

Answer 2

当您执行 np.min 时，它 return 二维数组的最小值。您需要每个质心的最小值。

shortest_distance_to_centroid = [min(x) for x in cdist(centroids,nodes)]

要获得关联索引，一种方法是获取相应值的索引。另一种方法是编写一个自定义的 min() 函数，该函数还 return 索引（因此您只解析列表一次）

[(list(x).index(min(x)), min(x)) for x in cdist(centroids,nodes)]  # the cast list() is needed because numpy array don't have index methods

具有自定义函数的解决方案：

def my_min(x):
       current_min = x[0]
       current_index = [1]

       for i, v in enumerate(x[1:]):
              if v < current_min:
                     current_min = v
                     current_index = i + 1
       return (current_index, current_min)

[my_min(x) for x in cdist(centroids,nodes)]

Answer 3

我猜你需要的只是添加一个名为 axis 的参数，就像这样：

shortdist_from_centroid_to_node = np.min(cdist(centroids,nodes), axis=1)

axis arg的含义可以参考numpy.min。总而言之，你需要每一行的最小值而不是整个矩阵。

用 scipy 找到两个数组的点之间的最短距离

Find shortest distance between points of two arrays with scipy

python

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