我想返回最接近对的前10个索引以及它们之间的距离。因此,如果第5行和第7行的欧几里德距离为0.005,而第8行和第10行的欧几里德距离为0.0052,那么我想返回(8,10,.0052),(5,7,.005)。传统的for循环方法非常慢。有没有其他更快的方法来获得大特征向量的欧几里得邻居(存储为np数组)?= j and i > j: return l
这里,euc是使用scipy计算矩阵的
我有一个vector<tuple<string, float> >向量,它存储两个节点之间的欧几里得距离和节点的名称。我需要先按距离值对此向量进行排序,然后再按字符串值排序。在两个节点具有相同的欧几里德距离的情况下,它们的排序位置解析为通过节点名称的字母(字典)顺序来完成。目前,我有一个自定义的排序辅助函数,它首先根据浮点值对向量进行排序。tuple<string, float>& a, c