Question

我正在尝试锻炼数组中两个连续项的内部值之间的距离。

例如：

>>> _array=[(5, 10), (15, 20), (25, 30), (35, 40)]
>>> np_array=[np.array(x) for x in _array]
>>> distance=[x - np_array[i - 1] for i, x in enumerate(np_array)][1:]
>>> distance
[array([10, 10]), array([10, 10]), array([10, 10])]

上面的示例计算项目之间的距离。我真正追求的是数组中任意两个连续项的内部属性之间的距离，即

(15-10),(25-20),(35-30)

所需的输出：[(5),(5),(5)]

有关如何解决这个问题的任何建议？感谢。

Answer 1

首先，因为在NumPy中使用非NumPy数据结构会使整个点失败：

_array = numpy.asarray(_array)

然后，只需切片并减去：

distances = array[1:, 0] - array[:-1, 1]

array[1:, 0]获取第一个坐标后的所有点的第一个坐标，array[:-1, 1]获取最后一个点之前的所有点的第二个坐标，并且元素方式应用减法。

Answer 2

import numpy as np

a = np.array([(5, 10), (15, 20), (25, 30), (35, 40)])

a[1:, 0] - a[:-1, 1]

Answer 3

只需访问当前元组的索引[0]和前一个元组的[1]：

distance = [x[0] - np_array[i - 1][1] for i, x in enumerate(np_array)][1:]

如何计算数组的内部距离

3 个答案: