我刚开始使用scipy/numpy。我有一个100000*3的数组，每一行是一个坐标，一个1*3的中心点。我想计算数组中每一行到中心的距离并将它们存储在另一个数组中。最有效的方法是什么？ 最佳答案 我会看看scipy.spatial.distance.cdist:http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.spatial.distance.cdist.htmlimportnumpyasnpimportscipya=np.random.normal(size=(1
我有以下型号:classVacancy(models.Model):lat=models.FloatField('Latitude',blank=True)lng=models.FloatField('Longitude',blank=True)我应该如何进行查询以按距离排序(距离无穷大)？如果需要，可以使用PosgreSQL、GeoDjango。 最佳答案 .distance(ref_location)在django>=1.9中被移除，你应该使用注解来代替。fromdjango.contrib.gis.db.models.func
我想用Hammingdistance的单词列表构建一个图表(比如说)1，或者换一种说法，如果两个单词仅与一个字母不同(lol->lot)。这样给定words=[lol,lot,bot]图表将是{'lol':['lot'],'lot':['lol','bot'],'bot':['lot']}简单的方法是将列表中的每个单词相互比较并计算不同的字符；遗憾的是，这是一个O(N^2)算法。我可以使用哪种算法/ds/策略来获得更好的性能？另外，我们假设只有拉丁字符，并且所有单词的长度都相同。 最佳答案 假设您将字典存储在set()中，因此loo
通常当我做树状图和热图时，我使用距离矩阵并做一堆SciPy的东西。我想尝试Seaborn但Seaborn想要我的数据为矩形(rows=samples、cols=attributes，而不是距离矩阵)？我基本上想使用seaborn作为后端来计算我的树状图并将其添加到我的热图上。这可能吗？如果没有，这是否可以成为future的功能。也许我可以调整一些参数，以便它可以采用距离矩阵而不是矩形矩阵？用法如下:seaborn.clustermap¶seaborn.clustermap(data,pivot_kws=None,method='average',metric='euclidean',z
我正在尝试绘制/绘制(matplotlib或其他python库)大距离矩阵的二维网络，其中距离将是绘制网络的边缘以及其节点的线和列。DistMatrix=['a','b','c','d'],['a',0,0.3,0.4,0.7],['b',0.3,0,0.9,0.2],['c',0.4,0.9,0,0.1],['d',0.7,0.2,0.1,0]]我正在搜索从这样的(更大:千列和线)距离矩阵中绘制/绘制二维网络:节点“a”通过0.3的边缘深度链接到节点“b”，节点“c”和'd'将由0.1的边缘深度绑定(bind)。我可以使用哪些工具/库(距离矩阵可以转换为numpy矩阵)来获取此类网络
我想在Tensorflow中计算一批特征的成对平方距离。我有一个使用+和*操作的简单实现平铺原始张量:defpairwise_l2_norm2(x,y,scope=None):withtf.op_scope([x,y],scope,'pairwise_l2_norm2'):size_x=tf.shape(x)[0]size_y=tf.shape(y)[0]xx=tf.expand_dims(x,-1)xx=tf.tile(xx,tf.pack([1,1,size_y]))yy=tf.expand_dims(y,-1)yy=tf.tile(yy,tf.pack([1,1,size_x])
这个问题在这里已经有了答案:PythonMatplotlibfiguretitleoverlapsaxeslabelwhenusingtwiny(8个回答)关闭3年前。我在matplotlib中有一个简单的绘图，我想增加标题和绘图之间的距离(不使用suptitle因为它不适用于我在服务器上使用的版本)。该怎么做？ 最佳答案 使用matplotlib2.2+，可以使用关键字参数pad:ax.set_title('Title',pad=20)调整pad直到您对轴标题位置感到满意。这种方法比使用rcParams的优点是它只改变了这一轴标题
问题:对于点位置，在Python中计算逆距离加权(IDW)插值的最佳方法是什么？一些背景:目前我正在使用RPy2与R及其gstat模块进行交互。不幸的是，gstat模块与我通过在单独的进程中运行基于RPy2的分析来解决的arcgisscripting冲突。即使这个问题在最近/future的版本中得到解决，并且效率可以提高，我仍然想消除对安装R的依赖。gstat网站确实提供了一个独立的可执行文件，它更容易与我的python脚本打包，但我仍然希望有一个不需要多次写入磁盘和启动外部进程的Python解决方案。在我正在执行的处理中，对不同点和值集的插值函数的调用次数可能接近20,000。我特别
我有两个x-y坐标数组，我想在一个数组中找到每个点之间的最小欧几里得距离all是另一个数组中的点。数组不一定大小相同。例如:xy1=numpy.array([[243,3173],[525,2997]])xy2=numpy.array([[682,2644],[277,2651],[396,2640]])我当前的方法循环遍历xy1中的每个坐标xy并计算该坐标与其他坐标之间的距离。mindist=numpy.zeros(len(xy1))minid=numpy.zeros(len(xy1))fori,xyinenumerate(xy1):dists=numpy.sqrt(numpy.su
就目前而言，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用资料或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter寻求指导。关闭9年前。假设我有x1,y1和x2,y2。我怎样才能找到它们之间的距离？这是一个简单的数学函数，但是网上有这个片段吗？ 最佳答案 dist=sqrt((x2-x1)**2+(y2-y1)**2)正如其他人所指出的，您也可以使用等效的内置math.hypot():dist=math.hypot(x2-x1,y2
