凝聚矩阵函数寻找对

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凝聚矩阵函数寻找对

algorithm

对于一组观察结果：

[a1,a2,a3,a4,a5]

他们的成对距离

d=[[0,a12,a13,a14,a15]
   [a21,0,a23,a24,a25]
   [a31,a32,0,a34,a35]
   [a41,a42,a43,0,a45]
   [a51,a52,a53,a54,0]]

以压缩矩阵形式给出（上述的上三角，由计算 scipy.spatial.distance.pdist）：

c=[a12,a13,a14,a15,a23,a24,a25,a34,a35,a45]

问题是，假设我在压缩矩阵中有索引，是否有一个函数（最好在python中） f 可以快速给出用于计算它们的两个观测值？

f(c,0)=(1,2)
f(c,5)=(2,4)
f(c,9)=(4,5)
...

我已经尝试了一些解决方案，但是没有值得一提的:(

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2020-07-28

共1个答案

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您可能会发现triu_indices有用。喜欢，

In []: ti= triu_indices(5, 1)
In []: r, c= ti[0][5], ti[1][5]
In []: r, c
Out[]: (1, 3)

请注意，索引从0开始。您可以根据需要对其进行调整，例如：

In []: def f(n, c):
   ..:     n= ceil(sqrt(2* n))
   ..:     ti= triu_indices(n, 1)
   ..:     return ti[0][c]+ 1, ti[1][c]+ 1
   ..:
In []: f(len(c), 5)
Out[]: (2, 4)

2020-07-28