Question

我正在尝试计算距离矩阵，但是要根据向量计算，因此我想返回一个距离矩阵，其中(i, j)是两个向量之间的距离，例如在a和b之间。因此，在这种情况下，我希望创建一个4x4矩阵，该矩阵在每个位置都包含一个向量。这是我的示例数组，每个数组都包含一个带有多个点的向量。

a = [a1, a2, a3]

b = [b1, b2, b3]

c = [c1, c2, c3]

我尝试使用scipy.spatial.distance.pdist和squareform（这只是给我一个完整的矩阵，而不是压缩矩阵），但是它返回的是单个值而不是向量。

所以像这样的矩阵，

取而代之的是，每个i, j位置是两个向量之间的距离，因此按照示例包含5个点。

[ [a1/a1, a2/a2, a3/a3 ] [a1/b1, a2/b2, a3/b3] [a1/c1, a2/c2, a3/c3] 

[b1/a1, b2/a2, b3/a3] [b1/b1, b2/b2, b3/b3] [b1/c1, b2/c2, b3/c3] 

[c1/a1, c2/a2, c3/a3] [c1/b1, c2/b2, c3/b3] [c1/c1, c2/c2, c3/c3]]

我想分别计算数组中每个值的距离，所以我不希望计算a1，a2，a3对b1，b2，b3的Eucladian距离，而只是对a1对b1进行计算，依此类推。我想返回一个向量，该向量包括在数组a和b的所有值之间计算出的距离，并将其定位在（a，b）处。通过“ /”，我想显示应该计算出两个值之间的距离。

Answer 1

据我了解，您要的是每个元素的距离（绝对值？），这样两个列表之间的“距离”也是一个列表。这是我的小例子

vec = [[1, 2, 3], #a
       [4, 5, 6], #b
       [7, 8, 9]] #c
#oneliner
mat = [[[abs(vec[i][k] - vec[j][k] for k in len(vec[i]))]
                                   for j in len(vec)]
                                   for i in len(vec)]

输出：

mat
[[[0, 0, 0], [3, 3, 3], [6, 6, 6]], 
 [[3, 3, 3], [0, 0, 0], [3, 3, 3]], 
 [[6, 6, 6], [3, 3, 3], [0, 0, 0]]]

并且由于结果是对称的，因此我们只能计算矩阵的前半部分：

mat = [[[abs(vec[i][k] - vec[j][k]) for k in range(len(vec[i]))] 
                                    if i<j else [] 
                                    for j in range(len(vec))]
                                    for i in range(len(vec))]

将输出如下内容：

mat
[[[], [3, 3, 3], [6, 6, 6]], 
 [[], [],        [3, 3, 3]], 
 [[], [],        []]]

返回包含向量的距离矩阵

1 个答案: