Numpy数组中两个“岛”/“连通分量”之间的成对距离
Numpy数组中两个“岛”/“连通分量”之间的成对距离是指计算两个岛之间的最短距离。在计算机视觉和图像处理领域，岛或连通分量是指由相邻的像素组成的区域。成对距离可以用于分析图像中不同区域之间的关系，例如物体之间的距离或者图像中的路径规划等。
在Numpy中，可以使用scipy库中的distance函数来计算两个岛之间的成对距离。具体步骤如下：
- 首先，需要将Numpy数组中的每个岛或连通分量标记为不同的整数值。可以使用scipy库中的label函数来实现这一步骤。
- 然后，使用scipy库中的distance函数来计算两个岛之间的最短距离。可以选择不同的距离度量方法，例如欧氏距离、曼哈顿距离等。
- 最后，根据具体需求，可以进一步分析距离结果，例如找到最近的两个岛、计算所有岛之间的平均距离等。
腾讯云相关产品中，与图像处理和计算机视觉相关的产品是腾讯云图像处理（Image Processing）服务。该服务提供了丰富的图像处理功能，包括图像识别、图像分割、图像合成等。可以通过使用腾讯云图像处理服务，结合Numpy和scipy库中的函数，实现对图像中不同岛或连通分量之间的成对距离的计算和分析。
腾讯云图像处理服务介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/tii
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2回答
考虑存储为numpy数组的下图： a = [[0,0,0,0,0,1,1,0,0,0],
[0,0,0,0,1,1,1,1,0,0],
[0,0,0,0,0,1,1,0,0,0],
[0,0,0,0,0,0,0,0,0,0],
[0,0,0,0,0,2,0,0,0,0],
[0,0,0,0,0,2,2,0,0,0],
[0,0,0,0,0,2,0,0,0,0],
[0,0,0,0,3,3,3,0,0,0],
[4,0,0,0,0,0,0,0,0,0],
[4,4,0,0,0,0,0,0,0,0],
浏览 22提问于2020-07-09得票数 9
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使用python检测等价类
、、、、
如果给出了两个数字列表，那么检测等价类的最快(最)方法是什么？
对于列表list1 = [1,1,2,3,3,4]和list2 = [5,6,7,7,8,6]，应该有两个等价的类：eqClasses = [[1,4,5,6],[2,3,7,8]]。
浏览 3提问于2018-02-20得票数 1
2回答
问题详细信息：
拉什夫是EMLand的市长。EMLand由交叉口和街道组成。从每个交叉口到其他任何一个交叉口都有一条路径。交叉口用正整数1.n表示。一家建筑公司提供拉什夫来重建EMLand的所有街道，但拉什夫可以选择at most k of them to be rebuilt.。建筑公司为每条街道提供了一个新的长度，这意味着在重建街道后，街道的长度发生了变化。现在，拉什夫作为这座城市的市长，必须做出明智的选择，以便将所有交叉路口之间的路径长度之和降到最低。救救拉什夫！
算法：
标注：旧边长度为L，新长度为L'，边集为E。
长度将减少的edges(E')的计数(edges(
浏览 0提问于2014-12-22得票数 1
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给定一个图，是否有一个有效的算法来给它的顶点着色，使得任意两个相邻的顶点都是不同的颜色，而任何两个不相邻的顶点都是相同的颜色，并且用最少的颜色来这样做呢？
我意识到，除了图没有边的琐碎情况外，它必须是连通的，否则这样的着色是不可能的:取任何现有的边u-v，很明显，任何其他顶点x必须连接到它的一个端点，否则颜色(X)=u和颜色(X)= v，相矛盾的颜色(U) !=颜色(V)。
对于如何解决这个问题，还有其他的想法吗？
浏览 0提问于2019-09-13得票数 0
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1回答
我有两个大的numpy阵列，我想用sklearn来计算欧几里德距离。下面的MRE在最终结果中实现了我想要的结果，但是由于我的RL使用量很大，我真的需要一个矢量化的解决方案，而不是使用for循环。
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distances
n = 3
sample_size = 5
X = np.random.randint(0, 10, size=(sample_size, n))
Y = np.random.randint(0, 10, size=(sample_size, n)
浏览 7提问于2021-06-18得票数 2
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6回答
如何计算网络直径
、、、
我有数据存储在关系数据库mysql和PHP中。我有一个名为"rel“的表，它有两个字段：
from_node | to_node
=====================
1 2
1 3
2 3
以此类推......
如何计算网络的网络直径？我知道它是任意两个对之间最长或最短的路径，但我如何计算它？有没有什么PHP脚本或函数可以帮我做到这一点？
浏览 0提问于2009-05-10得票数 3
1回答
我正在开发一个图像识别应用程序。为了识别和分类图像中的符号，计划使用k-最近邻算法对每个连接分量的一组分类符号(即，“一组连接的像素”)。
但是我如何处理拆分的符号呢？(如果符号是字符，则示例为"i")
浏览 0提问于2011-06-14得票数 2
2回答
我需要计算二维空间中一组点的空间三点相关函数P(r1，r2)。现在，我只需要遍历所有三重奏点，计算出三重奏内点对之间的距离r1和r2，然后绘制二维直方图，给出所需的三点相关性。然而，这需要大量的时间，即使是适度的点数。
问题是可否加快计算速度？
r1 = []
r2 = []
points = [[numpy.random.random(1), numpy.random.random(1)] for i in range(100)]
for x in points:
for y in points:
for z in points:
浏览 16提问于2014-04-15得票数 2
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我正在尝试用Python实现一个k近邻分类器，所以我想要计算欧几里德距离。我有一个数据集，我已经将其转换为一个大的numpy数组
[[ 0. 0. 4. ..., 1. 0. 1.]
[ 0. 0. 5. ..., 0. 0. 1.]
[ 0. 0. 14. ..., 16. 9. 1.]
...,
[ 0. 0. 3. ..., 2. 0. 3.]
[ 0. 1. 7. ..., 0. 0. 3.]
[ 0. 2. 10. ..., 0. 0. 3.]]
浏览 1提问于2016-12-01得票数 2
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用scipy.spatial.distance.euclidean计算两个复数之间的欧氏距离：
import numpy
import scipy.spatial.distance
z1 = numpy.complex(numpy.cos(0), numpy.sin(0))
z2 = numpy.complex(numpy.cos(3*numpy.pi/2), numpy.sin(3*numpy.pi/2))
print scipy.spatial.distance.euclidean(z1, z2)
给予：
1.4142135623730951
但是，成对距离矩阵或两个输入数组的每对之间的距
浏览 4提问于2014-02-21得票数 3
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我使用Redis来查找两个位置或长距离之间的距离，但是当我将结果与google距离矩阵api进行比较时，结果有很大的差异。
这是我的场景：
在redis CLI中运行
运行此命令
西西里岛13.349350 38.272273“巴勒莫”15.089875 37.508123“卡塔尼亚”
运行此命令
西西里岛地标13.349350 38.272273 200公里
得到这个结果
1) 1) "Palermo"
2) "0.0001"
2) 1) "Catania"
2) "174.8263
浏览 2提问于2016-07-05得票数 2
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我正在使用scikit的silhouette_score分层聚类。我不是来自数据科学背景，也不是python。但是，我确实知道其他一些语言，也知道分层聚类逻辑是如何工作的。我被告知要用坐骨台的silhouette_score来计算剪影得分。此代码返回一个错误
ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [149, 150]
使用的数据是csv，包含151行，第一行作为数据的类型。总共有150个数据。
这是我的密码
import numpy as np
import pandas as pd
im
浏览 3提问于2020-11-03得票数 1
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需要一些关于如何定义图是对偶欧拉的指导吗？这意味着有两个电路，如果组合在一起，我们会访问图中的所有边。我可以假设图包含一个欧拉电路。
编辑
@ Evgeny Kluev答复
如果该图包含至少一个具有4个或多个边的顶点，则该图具有2个Euler圈。
浏览 2提问于2012-04-03得票数 2
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
我正在尝试将预先保存的强度贴图放入场景中。强度贴图(u，v)的每个像素都有两个值:z(高度)和intensity.Since每个像素都有一个z值，简单地将2D图像放到场景中是行不通的。
最直观的想法是将其绘制为点云(一组点)，但这种方法没有利用每个像素之间的距离是固定的这一事实。
有没有更有效的方法来完成我想要做的事情？
浏览 1提问于2017-06-28得票数 0
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
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我遇到了一种情况，我已经混合了数据集，并尝试无监督的聚类。
我正在尝试许多不同的实验，包括高尔的距离和K原型。我想尝试一些滑雪板指标，看看它们将如何给我价值。
当我看silhouette_score的时候，有一个参数‘度量’，我可以用我想要计算的距离来决定。但是，由于我的数据类型参差不齐，我想选择曼哈顿作为数字，hamming作为分类。，我是否可以一次使用silhouette_score作为两个度量标准？，如果我所有的输入数据都是数字的，我会这样做的：
silhouette_score(friendRecomennderData, labels, metric = 'manhattan
浏览 8提问于2020-08-20得票数 1
1回答
这听起来可能很傻，但是否有可能出现这样的情况，即图的边连通分量的数目大于图中的顶点数？
我认为这是不可能的，而且可以用小图快速验证。
这是一个基本的逻辑尝试，为什么这是不可能从直觉，如果我们继续添加边，一个图，希望它将增加比内连接组件的数量，相反，它将减少组件的数量，因为它将连接更多的组件，以前没有连接。这样，就可以从像结构化图这样的树(因为它有最小值)中获得最大的连通分量数。保持连接时的边数)(假设每条边都被计算为两个连接的部件)。在一棵树中，最大的边数可以是n-1，其中n是顶点数，这导致了这样的结果：
“任何图的最大缩元数为n-1”
有人能帮我验证一下这个提议吗？
浏览 2提问于2019-11-06得票数 0
1回答
引理1:如果H是图G的子图，则dist_G(u，v)<= dist_H(u，v)。
证明 H中的每条u-v路径也出现在G中，并且G可能有比H中的任意u-v路径更短的u-v路。
引理2:如果H是图G的连通子图，使得V(H)=V(G)，则直径(G)≤直径(H)
证明
直径(G)=最大{dist_G( u，v)}对所有u，v在V(G)中
假设直径(G)= dist_G(x，y)对某些x，y在V(G) = V(H)中
某些a，b在V(H) = V(G)中的直径(H)= dist_H(a，b)
注意，dist_H(s，t) <= dist_H(a，b)适用于V(H)中的所有s
浏览 3提问于2016-07-08得票数 0
1回答
我有一个numpy数组，其中每个元素都是一个位置，如下所示：
array([[1, 1, 0. ],
[2 , 2, 0. ],
[3 , 3, 1 ]])
我想要计算每个元素之间的距离。因此，在这里，预期的输出是：
[0, 1.414213, 1.732050]
距离计算如下:对于第一个元素，它是0，因为前面没有任何元素。第二，它是sqrt((2 - 1)**2 + (2 - 1)**2 + (0 - 0)**2))等等
但是，有很多元素(大约有数千个)，并且这个操作会重复多次。所以我需要一个快速执行的方法。
我想知道是否有一个库(或者更好的一个numpy函数)可
浏览 0提问于2019-08-19得票数 1
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以下是我的当前代码：
from PIL import ImageColor
import numpy as np
a=0
colors = [
([17, 15, 100], [50, 56, 200]),
([86, 31, 4], [220, 88, 50]),
([25, 146, 190], [62, 174, 250]),
([103, 86, 65], [145, 133, 128])
]
for (low, high) in colors:
low = np.array(low, dtype="uint8")
high = np.array(hig
浏览 8提问于2022-02-03得票数 1
1回答
我面临一个问题，我必须从图中的两个节点找到最短路径。这个图有一些特性，我相信它能给出一个更好的解决方案，因为我找到并想到的所有特性都是‘O(V+E)’。
-The图是一个单连通的构件。-The图不具有定向性和非加权性。排列一个简单循环的-The节点是一个完整的子图(*)。
我需要找到并返回最小距离，给定图的两个节点。
我看过不同的算法，包括加权图和未加权图: Dijkstra，Bellman，Floyd和广度优先搜索，但是我找不到一个利用(*)属性的算法，我确信它是重要的和有用的。
提前谢谢。
浏览 0提问于2019-12-08得票数 0
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我试图更好地理解Tarjan的算法，寻找SCC，连接点和桥梁。我正在考虑一个特殊情况，图中只包含两个边为0->1和1->0的节点。下面的代码将输出0,1作为桥。
class Solution(object):
def criticalConnections(self, n, connections):
"""
:type n: int
:type connections: List[List[int]]
:rtype: List[List[int]]
""
浏览 2提问于2022-04-03得票数 0
2回答
Skiena算法书中的问题：
图G= (V，E)的顶点覆盖是顶点V∈V的子集，使得E中的每个边至少包含一个来自V的顶点。图G= (V，E)的独立集是顶点V∈V的子集，使得E中没有边包含来自V的两个顶点
独立顶点覆盖是G的独立集和顶点覆盖的顶点子集，给出了检验G是否包含独立顶点覆盖的有效算法。这归结为什么经典图问题？
有人知道这个问题的答案吗？
谢谢。
更新
(需要对这个想法提出建议)
到目前为止，我认为这与检查图是否可以用2种颜色着色有关，即它是否是二部图？如果使用BFS变体对图进行着色，比如白色和黑色，那么具有这些颜色之一的顶点，比如白色，在某些情况下也会形成顶点覆盖。
浏览 0提问于2012-05-26得票数 5
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我试着找出所有向量对之间的曼哈顿距离。
import numpy as np
import itertools
class vector:
def __init__(self):
self.a = 0
self.b = 0
c = vector()
d = vector()
l = vector()
m = vector()
e = [c,d]
n = [l,m]
o = np.array(n)
f = np.array(e)
p = itertools.product(o,f)
p = list(p)
def comp(x):
retur
浏览 17提问于2016-09-25得票数 1
1回答
目前，我正在做一个离线签名验证。所以，我现在要做的是找到特定签名图像的特定旋转值。在这种情况下，我希望将签名的基线与水平轴一起标准化：
。
我试着写了一些代码，
v1(1) = column2 - column1;
v1(2) = row2 - row1;
v2(1) = column2 - column1;
v2(2) = row1 - row1;
x1 = v1(1);
y1 = v1(2);
x2 = v2(1);
y2 = v2(2);
dotproduct = (x1*x2 + y1*y2);
v1mag = sqrt(x1*x1 + y1*y1);
v2mag = sqrt(
浏览 1提问于2013-10-24得票数 1
我自己无法回答这个问题，因为在我尝试的所有示例中，我都没有看到任何类似的行为。再问一次:有n个顶点且有k个连通分支的无向图的最大边数？谢谢。
浏览 2提问于2014-06-03得票数 6
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我需要在图片中找到最受欢迎的简单形状(通常是矩形)的坐标。我使用了这里描述的方法( )。但我已经面对了照片中所显示的情况。有些箱子的边框被撕破了，我无法用标准的方法来探测它们。这些长方形呈红色圆圈。
你会提出什么解决方案？
更新：
在二值化之前使用膨胀/侵蚀：
扩张
侵蚀
浏览 1提问于2016-07-28得票数 2
我了解到，Donald B.Johnson在1975年发布的算法是一种寻找有向图中所有圈的有效方法。但现在我有了一个非常大的图，但只需要找到长度有限的环。如何修改它才能做到这一点呢？
浏览 0提问于2020-04-10得票数 0
如何处理这个问题:为创建k个连接组件而删除的最小边数？这个图可能已经是一个森林，尽管不一定是有k个连接的组件，而且可能有循环。它是不加权的和没有方向的。
浏览 12提问于2022-04-27得票数 3
我正在尝试在MR上实现DBSCAN，并使用下面粘贴的链接中的直觉
http://codingwiththomas.blogspot.com/2012/05/distributed-dbscan-intuition.html
我的问题是如何计算初始距离矩阵。我不想仅仅为了计算距离矩阵而运行hadoop作业，并将其存储在内存中，因为我不会是一个好的设计。有什么建议吗。
浏览 0提问于2013-04-07得票数 1
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1回答
一种检测弓形非流形几何的算法
、、、、
有不同类型的非流形几何，其中之一是弓型。在这种情况下，多个曲面在一个点连接，不共享一个边缘。
您可以在下面看到这种特定类型的示例：
我试图想出一个有效的算法来检查一个点是否与多个曲面相连。为了做到这一点，我创建了一个快速python原型，用于处理构建网格邻接信息的位置，这样您基本上可以进行典型的拓扑查询，例如{顶点->faces}、{edges>faces}、{顶点->faces}。
class Triangle:
def __init__(self, a, b, c, label):
self.a = a
self.b =
浏览 2提问于2021-10-23得票数 1
1回答
我正在尝试实现，以便找到两个顶点之间的最短距离。我开发了一个队列对象来保存和检索对象，并且我有一个二维数组来保存两个给定顶点之间的边的长度。我试图填充一个二维数组，以保持两个顶点之间的最短距离。
然而，我遇到的问题是，无论我请求的是两个顶点的最短距离，都返回0。这是我算法的实现；如果你能让我走上正确的轨道，帮助我解决我的问题，那就太棒了。
for (int i = 0; i < number_of_vertex; i++)
//For every vertex, so that we may fill the array
{
int[] dist = new int[nu
浏览 2提问于2011-10-22得票数 1
1回答
在图中查找未连接的树
、、、
下面是我在apache graphX中构建的顶点和边。所有边都在两个方向上。如何收集连接的组件，以便输出为("Alice"，"Bon"，"Charlie"，"David"，"Ed"，"Fran")，("Bosh"，"Bish"，"Posh")
val vertexArray = Array(
(1L, ("Alice", 28)),
(2L, ("Bob", 27)),
(3L, ("Charlie&
浏览 4提问于2017-05-06得票数 1
我得到了一个无向图G = (V, E)，一个V中的顶点s，以及一个函数w:E->{0,1}。给定V中的任何v，我需要以O(|V| + |E|)时间返回从s到v的最小权重的路径的权重(路径的权重=路径边的鬼魂的和)。
。
这可能听起来像是我懒得解决的家庭作业问题(我时不时地得到这些回答)，但我一直在努力解决这个问题，我将非常感谢您对我的任何帮助或指导。
浏览 0提问于2017-04-23得票数 0
我想在无向图中找到一个强连通的组件，也就是说，如果我从一个节点A开始，那么我将返回到节点A，并且每条边都被访问一次。
对于有向图，可以使用Tarjan的算法求强连通分量，但如何处理无向图。
浏览 5提问于2017-06-16得票数 3
1回答
删除属于两个单独的强连接组件的两个顶点之间的边不会修改总数。但是，删除属于同一强连接分量的两个顶点之间的边会如何影响该数字？它应该将其增加1，但是如果这两个节点之间有多条路径怎么办？或者只存在唯一的路径，该路径将被删除更改？
浏览 3提问于2015-01-09得票数 1
我试着复习一下我对一些基本ML方法的理解。有人能解释一下kneighbors_graph引擎盖下发生了什么事吗？我只想用NumPy复制这个输出。
from sklearn.neighbors import kneighbors_graph
X = [[0, 1], [3, 4], [7, 8]]
A = kneighbors_graph(X, 2, mode='distance', include_self=True)
A.toarray()
输出：
array([[0. , 4.24264069, 0. ],
[4.24264069
浏览 14提问于2022-06-09得票数 1
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1回答
大矩阵上的余弦相似度
、、、
我正在尝试计算所有大矩阵(3mx2048)对之间的余弦距离，并使用pytorch提取top30相似的向量。下面是我的代码，运行良好，但每次迭代需要大约30秒，这对于300万个单词矢量来说太长了。有没有加快速度的想法？
import torch.nn.functional as F
import torch
from tqdm import tqdm
import gc
sym_dict={}
tmp_list=[]
tot_dict=torch.load('xbx.pt')
all_tensors = torch.cat([v.unsqueeze(0) for k,
浏览 13提问于2019-08-10得票数 1
1回答
计算多对分布/直方图之间的总距离
、、、、
我不确定我应该用什么术语来解决我的问题，所以我会举一个例子。
我有2组测量值(每组6个经验分布= D1-6)，它们描述了同一系统的2种不同状态(蓝色和红色)。这些分布可以是多模的、倾斜的、样本不足的，而且在其他一些不可预测的方面是奇怪的。
蓝色是我的参考，我想使红色分布尽可能接近蓝色，所有成对的分布。为此，我将使用我的红色系统的参数，并监控红色的一组测量数据D1-6，试图使它完全重叠蓝色。
我知道我可以使用Jensen-Shannon或Bhattacharyya距离来评估两个分布之间的距离(例如，RED-D1和BLUE-D1 )。但是，-我不知道是否有其他度量可以在这里应用以获得所有分布之间的
浏览 0提问于2019-04-22得票数 0
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我正在做一个项目，在python中创建一个新的“类”来做一些运动学计算。
但是，在给出常见的物理运动学方程的情况下，我很难理解如何用python构建公式。
以下是总体目标：
构造一个名为projectile的类。类变量应包括射弹的高度、落地高度、初始速度和初始速度相对于水平线的角度。类方法应包括计算射程、最大高度和最终速度。
我只定义了新的类和变量，但不确定如何构建函数。任何帮助都会很有帮助。以下是到目前为止的代码：
import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab
import os
#
浏览 6提问于2020-12-05得票数 0
2回答
我有过
X = (Yt.*sin(W))-(Xt.*cos(W));
Y = (Yt.*cos(W))+(Xt.*sin(W)); % which give the coordinates X and Y.
X_inv = R.*sin(B_involute);
Y_inv = R.*cos(B_involute); % which give the coordinates X_inv and Y_inv.
我需要找到X，Y和X_inv，Y_inv之间最近的两个点。
从现在开始非常感谢。
浏览 3提问于2015-11-29得票数 2
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2回答
我有一个问题
输入如下：
agree 1 2
disagree 2 3
? 1 2
? 1 3
agree 1 3
? 4 5
agree 0 5
诸若此类。数字代表人(从0到n)。同意意味着这两个人有着相同的观点(我不知道是积极的还是消极的，我只是知道这是一样的)。不同意意味着他们有不同的意见。？这是一个程序必须回答的问题，那就是，这两个人是否有相同的意见。
这个特定输入的输出应该如下所示：
yes
no
error
don't know
是的，因为第一个问题是，如果1和2有相同的意见，他们基于第一输入行。不，是因为1和3有不同的意见，因为我们可以看到1与2和2与3不一致，所以1必须
浏览 2提问于2016-05-05得票数 0
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1回答
我正在编写一个程序，它将检测有向图中的循环，并打印构建循环的节点。我尝试使用使用C++的递归方法，因为我不知道如何在检测到循环后打印这些节点。下面是我的代码：
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
void addedge(list<int>,int ,int );
void cycle_check(list<int>*,int);
// Make a pair between vertex x and vertex y
void addedge(list<int> *ls,int x,
浏览 2提问于2020-04-01得票数 0
3回答
我被要求设计一个算法，以确定在有向图中是否存在一对不可到达的顶点。该算法必须在O(区)时间内运行。
意思:顶点i不能到达顶点j，顶点j不能到达顶点i。
我读过关于寻找强连通组件的方法，我想知道我是否可以从那里开始并设计出在当前情况下可用的算法？
浏览 2提问于2014-12-15得票数 4
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1回答
我正在写一个应用程序，为了比较两个相同尺寸的图像，我需要比较距离，例如，如果两个图像相同，那么这两个图像之间的距离将为零。如果两个图像完全不同，他们之间的距离将相当large.The项目涉及采取样本图像，并使用它作为基础，并看到任何扭曲的颜色或渐变已经发生在后续的图像。
浏览 0提问于2013-01-21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
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我在这个问题中看了下面的例子：，它非常接近我所需要的。
然而，这里的分析是基于连接像素的数量，假设现在我想要一起移除一定数量的像素以下的区域，以及具有不同于“正方形”的纵横比的区域。
例如，在下面的图像(左面板)中，假设我有一条1900像素的红线，这意味着使用
# now remove the labels
for label,size in enumerate(label_size):
if size < 1800:
Z[Zlabeled == label] = 0
红线不会被消除。但如果我现在增加阈值(假设为2000)，可能会同时消除右侧面板上的两个大数字，这
浏览 11提问于2019-10-26得票数 1
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我试图通过使用' apply‘函数来避免循环，将内联函数应用于dataframe的所有行。
问题是，我有800点(卡车站)，我试图确定其中哪一条是沿着某条路线，而这条路线本身就是用大约100 K点来定义的。
我的方法是在卡车停站到路线上的每个点之间计算欧几里德距离，如果这些距离中的任何一个小于某个值，我就保留路线。
我最初是通过循环来完成这个任务的，但是它非常慢(假设当距离小于某个值时，我不会中断循环，大约是100 k*800次迭代)。
所以我试着使用“应用”，但它仍然很慢。有人知道我能优化这个吗？
完整代码：
import pandas as pd
import numpy as n
浏览 1提问于2020-10-04得票数 2
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以下用例：
我有一个Numpy矩阵/数组，有几千个2d点。叫它A.例如：
[1 2]
[300 400]
..
[123 242]
我还有另一个Numpy矩阵，上面有几个2d点。叫它B。
基本上，我想通过A迭代，然后通过B迭代，计算A[i]和B[j]之间的距离。然后将其重新分配给另一个数组。我可以这样做：
for i, (x0, x1) in enumerate(zip(A[:,0],A[:,1])):
weight_distance = 0
for j, (p0, p1) in enumerate(zip(A[:,0],A[:,1])):
weight_dis
浏览 8提问于2015-10-03得票数 1
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