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识别具有最小欧氏距离的点

algorithm

我有n个维度点的集合,我想找到最接近的2个。我能提出的关于2维的最佳结果是:

from numpy import *
myArr = array( [[1, 2],
                [3, 4],
                [5, 6],
                [7, 8]] )

n = myArr.shape[0]
cross = [[sum( ( myArr[i] - myArr[j] ) ** 2 ), i, j]
         for i in xrange( n )
         for j in xrange( n )
         if i != j
         ]

print min( cross )

这使

[8, 0, 1]

但这对于大型阵列来说太慢了。我可以对其进行哪种优化?

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2020-07-28

共1个答案

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尝试scipy.spatial.distance.pdist(myArr)。这将为您提供一个简化的距离矩阵。您可以argmin在其上使用并找到最小值的索引。可以将其转换为配对信息。

2020-07-28