两个numpy数组之间的元素欧几里得距离
是指两个数组中对应位置元素之间的欧几里得距离。欧几里得距离是指在n维空间中两点之间的直线距离。
在numpy中，可以使用numpy.linalg.norm函数来计算两个数组之间的元素欧几里得距离。该函数的参数包括两个数组以及可选的参数ord，用于指定距离的计算方式，默认为2，即欧几里得距离。
以下是一个示例代码：
import numpy as np
# 创建两个numpy数组
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
# 计算元素欧几里得距离
distance = np.linalg.norm(array1 - array2)
print(distance)输出结果为：
5.196152422706632这表示两个数组之间的元素欧几里得距离为5.196152422706632。
元素欧几里得距离的应用场景包括图像处理、模式识别、聚类分析等。在图像处理中，可以使用元素欧几里得距离来比较两幅图像的相似度。在聚类分析中，可以使用元素欧几里得距离来度量数据点之间的相似性，从而进行聚类操作。
腾讯云提供了多个与numpy相关的产品和服务，例如腾讯云的AI开发平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）提供了丰富的人工智能相关的服务，可以用于处理和分析numpy数组中的数据。此外，腾讯云还提供了云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）和云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）等基础设施服务，可以支持numpy数组的存储和计算需求。
相关·内容
1回答
我有两个列表list1和list2，每个列表的大小为5000，每个列表的条目都是一个numpy.array。我想以一种快速有效的方式计算列表元素之间欧氏距离的平方，也就是说，我需要计算i和j的每一个组合的sum((list1[i]-list2[j])**2)，这总共是2500000个组合。目前，我这样做的方法是运行一个双循环，并通过以下方法将每个结果写入2d numpy.array
result[i,j] = sum((list1[i]-list2[j])**2)
但我的电脑还需要大约4分钟的时间。我在想，是否可以用任何技巧来进一步加快计算速度。
浏览 4提问于2020-05-26得票数 3
回答已采纳
我正在寻找一种最快的方法来读取图像，指定一个像素，并在给定条件的情况下找到与该像素最近的像素。 我最初有一个嵌套循环，它会遍历2D图像数组中的每个像素，检查条件，然后将其添加到新的数组中。然后遍历新的数组并对每个成员进行距离计算。这太慢了，我相信它的时间复杂度是n^2。 我现在正在计算距离，并按距离对数组进行排序，这在使用numpy时相当快。但是，我仍然必须使用嵌套循环遍历二维排序数组来检查条件，这也是n^2的时间复杂度。但它确实节省了一些时间，因为我通常可以在数组中更快地找到我要查找的像素。 img2=cv2.imread(filename)
distances = numpy.sqrt(
浏览 44提问于2019-09-11得票数 1
1回答
环顾四周，我发现可以将一个预先计算好的距离矩阵传递到中。不幸的是，我不知道如何通过它来计算。
假设我有一个包含100个元素的一维数组，其中只有节点的名称。然后我有一个2D矩阵，100x100，每个元素之间的距离(按相同的顺序)。
我知道我不得不这么说：
db = DBSCAN(eps=2, min_samples=5, metric="precomputed")
对于两个节点之间的距离和至少五个节点簇的距离。此外，使用“预算法”表示使用2D矩阵。但是如何传递计算的信息呢？
如果使用RAPIDS 函数(GPU加速)，同样的问题也适用。
浏览 3提问于2020-07-02得票数 4
2回答
我正在尝试使用python通过主成分分析(PCA)来实现人脸识别。我遵循本教程中的步骤：
下面是我的代码：
import os
from PIL import Image
import numpy as np
import glob
import numpy.linalg as linalg
#Step1: put database images into a 2D array
filenames = glob.glob('C:\\Users\\Karim\\Downloads\\att_faces\\New folder/*.pgm')
filenames.sort()
浏览 0提问于2013-04-16得票数 4
回答已采纳
3回答
我在理解欧几里得距离时遇到了一些问题。我有两个不同的实体，我想衡量这两个实体之间的相似性。
假设实体A有2个特征向量，实体B只有1个特征向量。为了知道相似性，我应该如何计算这两个实体之间的欧几里德距离？
非常感谢。
浏览 0提问于2011-04-07得票数 1
2回答
假设我有两个4维向量(即a和b)，如下所示：
a = {a1, a2, a3, a4}
b= {b1, b2, b3, b4}
如何计算这些向量之间的欧几里得距离？
浏览 0提问于2014-04-29得票数 13
回答已采纳
2回答
我不确定“范数”和“欧几里德距离”是否意味着相同的东西。你能帮我区分一下吗？
我有一个n by m数组a，其中m > 3。我想计算第二个数据点a[1,:]到所有其他点(包括它本身)的Eculidean距离。所以我使用了np.linalg.norm，它输出两个给定点的范数。但我不知道这是不是联系急救人员的正确方法。
import numpy as np
a = np.array([[0, 0, 0 ,0 ], [1, 1 , 1, 1],[2,2, 2, 3], [3,5, 1, 5]])
N = a.shape[0] # number of row
pos = a[1,:] # pic
浏览 2提问于2015-08-21得票数 26
回答已采纳
我有两个排名为2的Tensor，在第二个维度上大小相等，但在第一个维度上不相等。例如，形状[a, n]的张量A和形状[b, n]的张量B。它们可以看作是包含长度为n的向量的两个数组。
我有一个函数f，它接受两个输入，每一个都是形状[n]的张量，并返回一个标量。我想将这个函数应用于A和B中的每一对向量，结果是形状为[a, b]的张量C，这样，对于C中的每个位置(i, j)，C[i, j] = f(A[i], B[j])。
如果这些只是常规的Numpy数组，我可以用下面的代码来完成：
# Assume a, b, and n are integers, and A and B are Numpy
浏览 5提问于2017-06-23得票数 3
回答已采纳
假设我有一个对象X，它包含10个特性：[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]。
那么，我还有两个对象：
A : [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]
B : [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 20]
我需要知道A或B中哪个离X“更近”。
我在“相似性”背后的想法是：
更好的是，所有的功能几乎相同，而不是许多非常接近，但有些非常不同。
根据这个“定义”，A似乎更接近X而不是B。
然而，算术平均值似乎并不是实现这一思想的正确工具，因为对于这两个对象，它都是2。
请问对这类问题有什么特别的衡量标准吗？
浏览 0提问于2015-10-17得票数 0
回答已采纳
2回答
我有两个数组，A和B，形状分别为(m, 2)和(n, 2)，带有n >> m。在我的例子中，是n = 8013和m = 71。每个阵列的每一行(x, y)以像素为单位表示天文图像中的点源的坐标。A中的所有行都与B中的某些行的值非常接近，但并不完全相同。在某些情况下，区别是一些小数，在另一些情况下，可能是一个或两个整数，例如，A中的一行是(1158, 1304.8974)，而B中的对应行是(1160, 1304.6578)。 我的问题是:如何找到B中与A中的元素最接近的元素的索引 我的第一个尝试是： matched = []
indexes = []
for k in np.ara
浏览 21提问于2020-08-06得票数 1
回答已采纳
1回答
二维点的多列表排序算法
、、、、
我需要一个算法来排序2D平面中的多个点列表，以便每个列表中的对应点之间的距离最小。
即，对于长度相等的两个列表，第一列表的第一点到第二列表的第一点的距离最小，第一的第二点到第二列表的第二点的距离最小，依此类推。
我的第一个想法是简单地按x和y坐标的平均值排序，但我觉得这并不完全准确。
浏览 2提问于2013-03-14得票数 2
回答已采纳
因此，我执行了一个AnnoyIndexer，并运行了一些most_similar查询，以查找300维向量空间中某些向量的最近邻居。这是它的代码：
def most_similar(self, vector, num_neighbors):
"""Find the approximate `num_neighbors` most similar items.
Parameters
----------
vector : numpy.array
Vector for word/document.
num_neighbo
浏览 3提问于2018-08-18得票数 1
我用Python编程，并安装了scipy和numpy。我查找并找到了，但它似乎希望对数据进行操作，使其落入指定的范围。
我假设，让scipy或numpy给我两个数组的相关性和统计意义的正确方法是什么？
浏览 0提问于2012-06-20得票数 9
1回答
我有一个numpy数组array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])，我如何得到它的间距，即1？
浏览 1提问于2021-03-17得票数 0
回答已采纳
2回答
我一直在阅读关于Word2Vec的论文(例如)，我认为我理解训练向量以最大化在相同上下文中发现其他词的可能性。
然而，我不明白为什么余弦是正确的衡量词的相似性。余弦相似性表示两个向量指向相同的方向，但它们可能有不同的震级。
例如，对于文档来说，余弦相似性比较是有意义的.两个文档可能有不同的长度，但有相似的分布词。
为什么不，比如说，欧几里得距离？
有人能解释为什么余弦相似性对word2Vec有效吗？
浏览 4提问于2016-07-17得票数 17
回答已采纳
3回答
我有一个numpy数组，类似于：
import numpy as np
a = np.array([[1,0,1,0],
[1,1,0,0],
[1,0,1,0],
[0,0,1,1]])
我想计算每一对行之间的euclidian distance。
from scipy.spatial import distance
for i in range(0,a.shape[0]):
d = [np.sqrt(np.sum((a[i]-a[j])**2)) for j in range(i+1,a.shape[0]
浏览 5提问于2017-04-12得票数 4
回答已采纳
我在Numpy中有一个16x16x4的数组。
维度1:水平位置0,15
维度2:垂直位置0,15
维度3: RGB值0-255 0,3
将16x16替换为2048x1285，并：
for x in range(0,15):
for y in range(0,15):
不会切断它(在7分钟以上的时间内完成此操作，并在每个感兴趣的点进行大量填充)。迭代一个PIL图像是相当快的，但是一个numpy数组拖曳(即7+分钟)。
numpy.where(bitmap == [red, green, blue, alpha])
看起来这不是我要找的。要做到这一点，有什么比较快的方法？
编辑：
bitm
浏览 2提问于2012-08-31得票数 1
1回答
我试图运行下面的代码行，但我一直收到以下错误：
TypeError: '(['Latitude'], ['Longitude'])' is an invalid key
# Make KMeans model from Longitude & Latitude and get clusters
from sklearn.cluster import KMeans
X_train_lat_long = train_df[['Latitude'], ['Longitude']].to_numpy()
kme
浏览 2提问于2022-10-13得票数 0
1回答
numpy中的对称矩阵？
、、、
我希望在python中创建一个对称矩阵，并将其填充为零。
目前，我已经启动了一个已知维数的数组，但这不适合随后作为距离矩阵输入R。
在numpy中是否有任何“简单”方法来创建对称矩阵？
编辑
我应该澄清--创建“对称”矩阵是很好的。然而，我只对生成下三角形式感兴趣，即
ar = numpy.zeros((3, 3))
array([[ 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0.]])
我要：
array([[ 0],
[ 0, 0 ],
[ 0., 0., 0.]])
这个是可能的吗
浏览 2提问于2011-01-31得票数 2
回答已采纳
1回答
邻接矩阵的排序
、、
Python中是否有一种方法可以对邻接矩阵进行“排序”，以便更好地查看不同的连接节点集群？
我有一些矩阵，但图案看起来像随机分布在上面。在现实世界中，我知道，例如，我有N个独立的星系团(中间没有连接)。
所以我希望邻接矩阵看起来像是N个不同的模式。
这能实现吗？
更新：我昨天没有时间，但下面是一些细节：
import networkx as nx
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
G = nx.Graph()
S = {'7064', '7065', '7066', '7
浏览 1提问于2017-06-14得票数 0
2回答
我知道许多方法来计算两种颜色之间的距离-欧几里得或其他，在任何颜色空间- RGB，HSV或其他，但我现在遇到了一个更简单的问题，在灰度图像中找到两种颜色之间的距离，我不确定如何面对它。
假设我们有两个像素，具有两个不同的灰度，a= 122和b= 201。
您如何定义距离？是79吗？或者使用欧几里德距离，例如，知道Ra =122Ga=122Ba= 122，对于Rb = 201，Gb = 201，Bb =201也是相同的，这给出了~136的欧几里德距离。
我已经用相当多的例子计算了这两种不同的方法，结果非常不同，我不确定该选择哪种方法。有什么想法吗？
浏览 0提问于2012-06-07得票数 0
回答已采纳
我正在学习Charu对离群点分析的介绍，并做了第一章中的练习7。
我试图使用k均值聚类来识别数据中的异常值。我想要做的是创建两个集群，并测量每个数据点到其各自的集群中心的距离，以确定哪些项是异常值。
下面是我的数据的直方图(用Matlab生成)：
下面是我用来创建直方图的代码(很抱歉，这段代码是在Matlab而不是Python中的)：
x = [1, 2, 3, 10, 10, 9, 10];
y = [9, 9, 9, 10, 3, 1, 2];
histogram2(x, y)
根据直方图，我认为唯一的异常值是(10, 10)。
我尝试了以下代码：
from sklearn.cl
浏览 1提问于2021-09-08得票数 2
回答已采纳
2回答
我有两个数组，第一个np.array是点，第二个np.array是我需要计算的所有距离。
示例：
import numpy as np
from_array = np.array([(0,1), (1,1), ..., (x,y)])
to_array = np.array([(5,1), (3,1), ..., (x,y)])
我需要做的是取from_array的第一个条目，计算from_array[0]到to_array中所有点之间的所有距离，然后保持最大距离。
所以我可以用暴力来对付这个：
def get_distances(from_array, to_array):
浏览 1提问于2016-12-06得票数 3
回答已采纳
我是数据科学的新手，目前正在学习用Python可以做的不同技术。目前，我正在使用Spotify的API来测试我自己的播放列表。
的目标是在两个不同的播放列表之间找到最不同的特性.
我的问题是，在这两个播放列表之间找出最不同的特性的最好方法是什么？
首先，我得到了每个播放列表中的所有曲目，以及它们各自的特点。然后，我计算了每个特性的平均值。
这是我最后得到的DataFrame。数据值是所有曲目功能到各自播放列表的方法。
playlist1 playlist2
--------------------
danceabil
浏览 0提问于2018-11-06得票数 5
回答已采纳
1回答
让我们想象一下，我们有数据
d1 = np.random.uniform(low=0, high=2, size=(3,2))
d2 = np.random.uniform(low=3, high=5, size=(3,2))
X = np.vstack((d1,d2))
X
array([[ 1.4930674 , 1.64890721],
[ 0.40456265, 0.62262546],
[ 0.86893397, 1.3590808 ],
[ 4.04177045, 4.40938126],
[ 3.01396153,
浏览 2提问于2015-07-30得票数 2
回答已采纳
不确定这是否以前发布过，但这是一个相对较短的问题。
我目前正在做一个迷宫游戏，被追逐的东西。
目前，玩家从(0,0)开始，怪物从(9,9)开始。如果移动是在增加/减少一个(而不是两者)，那么寻找怪物到达主字符所需的移动量的算法/代码是什么？
从我的评论中我意识到我应该澄清一些事情。
如果房间类型是1，那么它是一堵墙，否则是开放的。但最重要的是墙不会撞到怪物。也许更好的方法是，如果所有的数组都打开了，需要多少移动。
浏览 3提问于2014-04-16得票数 0
回答已采纳
2回答
假设我有两个点数组，我想知道每个点之间的距离是多少。
例如：
array_1 = [p1,p2,p3,p4]
array_2 = [p5,p6]
p1 to p6是点，类似于
我想要的输出是
output = [[distance of p1 to p5, distance of p2 to p5, ... distance of p4 to p5],
[distance of p1 to p6, distance of p2 to p6, ... distance of p4 to p6]]
如果我想使用numpy，最好的方法是什么？
浏览 1提问于2020-03-27得票数 1
回答已采纳
我有一个栅格的土地覆盖数据(特别是这一个/eodata/auxdata/S2GLC/2017/S2GLC_T32TMS_2017在)使用'epsg:32632‘作为CRS。我想把这个光栅重新投射到“epsg:21781”上。这就是当我用xarray打开光栅时的样子。
fn = 'data/S2GLC_T32TMS_2017/S2GLC_T32TMS_2017.tif'
da = xr.open_rasterio(fn).sel(band=1, drop=True)
da
<xarray.DataArray (y: 10980, x: 10980)>
[120
浏览 12提问于2021-06-24得票数 2
1回答
请通过我对LSI (机械工程背景)的理解来理解我：
在LSI中执行SVD之后，有3个矩阵：
U，S，V转座。
U将单词与主题进行比较，S是衡量每个特征强度的一种方法。将主题与文档进行比较。
U dot S dot Vt
返回SVD之前的原始矩阵。没有做太多(没有)深度代数，似乎：
U dot S dot **Ut**
返回一项一项的矩阵，该矩阵提供了两个术语之间的比较。也就是说，一个术语与其他术语的关系，是一种比较词而不是成分的DSM (设计结构矩阵)。我可能完全错了，但我尝试了一个样本数据集，结果似乎是有意义的。这可能只是偏见(我想让它起作用，所以我看到了我想要的)。我不能发布结果，因为
浏览 6提问于2013-02-04得票数 1
我有一个a-by-b单元数组，C。在每个元素中，都有一个浮点数组。
现在我想创建一个新的对称矩阵M。M中的每个元素(i, j)将设置为C中所有相应浮点数组的欧几里得距离之和。
例如，要找到M(i,j)，我会将C中的b浮点数组沿行i取为一组，将C中的b浮点数组取为j行，求出这两组数组之间的欧几里得距离，然后将b x b值相加。C{i,j}是一个列向量。所有列的长度都相同。
下面是我对此的“暴力”实现：
for i=1:a
for j=1:a
dist_sum = 0;
for k=1:b
for l=1:b
浏览 2提问于2014-08-01得票数 1
我有一个包含字母的图像，例如：
这是从前面的图像处理阶段获得的二值图像，我知道每个字母的和，但这些字母还没有按单词分组。值得一提的是，RotatedRect可以从minAreaRect()或fitEllipse()返回，如和所示。在我的例子中，RotatedRects看起来像这样：
蓝色矩形是从minAreaRect获得的，红色矩形是从fitEllipse获得的。它们给出了一些不同的框(中心，宽度，高度，角度)，但最大的区别是角度的值。在第一个选项中，角度从-90度更改为0度，在第二种情况下，角度从0度更改为180度。我的问题是:如何根据RotatedRects的参数将这些字母
浏览 8提问于2018-02-25得票数 0
回答已采纳
1回答
我根据以下内容实现了A*路径查找算法：
我的网格有很多障碍(超过一万)，而且非常大。我知道，为了得到最短的路径之一，我需要实现一个可接受的启发式，这样它就不会高估当前点与目标之间的距离。理论上，欧几里得距离一定要小于或等于。然而，使用它，我根本没有最短的路径，因为使用对角线(Chebyshev或八进制)距离，我得到了一条较短的路径。为什么会这样呢？我是不是遗漏了什么？以下是代码：
graph.cost总是返回1
graph.neighbors返回8个不确定的位置(如果有障碍则减少)
def a_star_search(graph, start, goal):
frontier = Pr
浏览 0提问于2018-03-15得票数 2
回答已采纳
1回答
我被要求计算每个点到质心的平均距离。已经提供了数据集和集群数量，这似乎是一个非常直截了当的问题(考虑到k-意思集群的作用)，但我似乎找不到一个可行的解决方案。
dataset是带有浮点数的3列500行excel工作表。
据我所读，最简单的方法是将点到每个质心的距离放在一个numpy数组中，并计算平均值。这就是我在下面所做的。
from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
'exec(%matplotlib inline)'
import numpy a
浏览 0提问于2019-07-11得票数 2
1回答
我想知道solr中geodist()函数的逻辑，因为我在geodist()上得到了不同的距离，而我正在通过google地图进行检查。
浏览 3提问于2022-03-07得票数 0
1回答
我一直在想如何比较复制到内存流中的两个音频样本
我使用:- stream.Write(buffer，0，buffer.Length)存储音频数据；
现在，如果我将另一个音频数据存储在另一个流中，那么我如何比较第一个音频流和第二个音频流，以检查它们是否相同？
就像如何比较两个单词一样，我想知道如何比较两个音频流？如果你能提前证明代码snippet.....Thanks，我将不胜感激
浏览 2提问于2014-10-16得票数 0
在hclust中，可以指定method = "average"在聚类中使用平均链接。
我的情况是，我有两个固定的集群，我想计算这两个集群之间的平均联系。
在R中有这样的函数吗？hclust似乎使用Fortran代码来做到这一点。
样本数据：
structure(list(lon = c(106.0081819, 106.0621591, 106.0787142,
105.9581624, 105.9982149, 105.9455287, 106.0726373, 106.12575,
106.1110501, 106.060344, 106.0635147, 105.95
浏览 1提问于2016-01-20得票数 0
回答已采纳
我在处理数据流中的离群点检测。我正在寻找一种方法来总结我的数据并获得重要的统计数据，如均值和方差等。我想知道集群特性或微集群是否合适。
浏览 0提问于2019-12-22得票数 0
3回答
带颜色的双边过滤
、、
当只使用灰度图像时，我通常理解双边过滤背后的概念。我读过和它讨论的论文。
我的主要问题是:如何确定颜色的相似性？两个RGB值的相似性是否是它们的R值、G值和B值的相似性的总和/乘积/其他运算？如果是这样，那么单独确定相似性并过滤每个通道是否合理？
谢谢
浏览 1提问于2011-02-15得票数 2
回答已采纳
我有两个模块，我从每个模块(程序)导入了一个元素/对象，并将其分配给其他一些变量，但我仍然得到了这个错误。我的代码是：
from CBIR import feature_matrix_db
from experiment import feature_matrix_ip
from scipy.spatial import distance
i = 0
a_list = list()
b_list = list()
a_list.append(feature_matrix_ip)
while i < 50:
b_list.append(feature_matrix_db[i])
浏览 1提问于2014-03-08得票数 0
回答已采纳
2回答
SIFT特征匹配是通过基于欧几里德距离的最近邻方法完成的。能给我解释一下吗？有计算方法吗？如果这样的话，有人能帮我计算SIFT特征向量的欧几里德距离吗？我想保存计算出的欧几里得距离，以便为神经网络提供一些更多的特征，如图像的圆度和颜色。
浏览 3提问于2011-04-06得票数 1
2回答
我正在尝试使用numpy在python中实现这个公式。
如上图所示，X是numpy矩阵，每个xi是n维的向量，C也是n维的向量，每个Ci也是n维的向量，dist(Ci，xi)是这两个向量之间的欧氏距离。我在python中实现了一个代码：
value = 0
for i in range(X.shape[0]):
min_value = math.inf
#this for loop iterate k times
for j in range(C.shape[0]):
distance = (np.dot(X[i] - C[j],
浏览 5提问于2016-12-08得票数 1
回答已采纳
2回答
我想计算两组之间的距离。我很困惑。
我有两个数据集。一个是关于公司的，一个是关于员工的。
我想知道他们的年龄(一家雇佣了一名员工和一名雇员的公司)有多相似。我想我也需要标准化..。
计算了每个人和一个公司之间的欧几里德距离。(4-5人在一个company)calculate欧几里得距离之间的每个人和一个公司在行业水平。
我的数据集如下：
person person_age company company_age industry
1 50 1 5 1
2 40
浏览 3提问于2011-11-30得票数 0
回答已采纳
我使用ORB的OpenCV实现以及BFMatcher。OpenCV声明NORM_HAMMING应该与ORB一起使用。
为什么会这样呢？norm_hamming与欧氏距离、norm_l1等其他方法相比有什么优势。
浏览 3提问于2017-04-25得票数 2
回答已采纳
作为动态时间扭曲( Dynamic，DTW)的新手，我发现它的Python实现并没有在一个非常详细的扩展中被记录下来。它的返回值有一些问题。
关于返回值dist？我有两个问题
这里有错误吗?标准DTW的，文件上说
标准DTW如Muller07所描述，使用欧氏距离(差的绝对值)或平方欧氏距离(如Keogh01)作为局部成本度量。
对于后续的DTW，文件说
Muller07中描述的子序列DTW，假设y的长度远大于x的长度，并使用曼哈顿距离(差的绝对值)作为本地成本度量。
同样的所谓“差的绝对值”对应着两种不同的距离度量？
运行代码片段后的总距离？
dist，cost
浏览 11提问于2013-09-19得票数 1
回答已采纳
2回答
我有代码 import numpy as np
import math
pos = np.array([[ 1.72, 2.56],
[ 0.24, 5.67],
[ -1.24, 5.45],
[ -3.17, -0.23],
[ 1.17, -1.23],
[ 1.12, 1.08]])
ref = np.array([1.22, 1.18])
# Insert your soluti
浏览 26提问于2020-11-10得票数 2
回答已采纳
我有两个x-y坐标数组，我想找出一个数组中每个点与另一个数组中所有点之间的最小欧几里德距离。数组的大小不一定相同。例如：
xy1=numpy.array(
[[ 243, 3173],
[ 525, 2997]])
xy2=numpy.array(
[[ 682, 2644],
[ 277, 2651],
[ 396, 2640]])
我的当前方法循环遍历xy1中的每个坐标xy1，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))
for i,xy in enumerate(xy1)
浏览 6提问于2009-12-09得票数 45
回答已采纳
1回答
我有一个图像，在其中，我有两组坐标，在这两组坐标之间画了一条线。
#Get image
im_res = requests.get(image_url)
img = Image.open(BytesIO(im_res.content))
img = np.asarray(img)
#Draw first line
lineThickness = 3
cv.line(img, (ax, ay), (bx, by), (0,255,0), lineThickness)
#Draw second line
lineThickness = 3
cv.line(img, (cx, cy), (dx
浏览 1提问于2019-08-01得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
