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考虑存储为numpy数组的下图： a = [[0,0,0,0,0,1,1,0,0,0], [0,0,0,0,0,1,1,0,0,0],4,0,0,0,0,0,0,0,0,0], [4,4,4,0,0,0,0,0,0,0]]
a = np.array(a) 0表示背景像素，1、2、3和4表示属于对象的像素您可以看到，对象始终在图像中形成连续的岛</e
浏览 22提问于2020-07-09得票数 9
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用scipy.spatial.distance.euclidean计算两个复数之间的欧氏距离：import scipy.spatial.distancez2 = numpy.complex(numpy.cos(3*numpy.pi/2), numpy
浏览 4提问于2014-02-21得票数 3
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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！长度将减少的edges(E')的计数(edges(E'))数，即L‘<L
同时考虑所有边(E‘)，即E中所有这类边的更新长度。否则
(C).基于(L'- L)按升序排序所有
浏览 0提问于2014-12-22得票数 1
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距离变换的输出是完全黑色的
、、、、
为什么bwdist和imhmin图像是完全黑色的？当我检查工作区中的两个矩阵时，这些值似乎很好。您可以在Matlab中运行这段代码来检查它。期望的结果是灰度图像，其中每个连通分量的中心都有低强度，而连接分量的边缘具有高强度。边缘的像素距离离质心更远，并且具有较高的距离值。如果距离值被认为是一种强度，那么边缘处<
浏览 1提问于2016-08-31得票数 1
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我有一个二值图像，并且找到了连接两个附近感兴趣区域/连通分量的最小距离我还需要得到这两个感兴趣区域之间距离/最相邻像素两端的坐标x=linspace(coord1(1), coord2(1),1000)
浏览 0提问于2016-04-28得票数 0
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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
我有两个坐标表：l2 = [[x,y,z],[x,y,z],[x,y,z]]numpy.linalg.norm(l1_element - l2_element)
那么，如何使用numpy有效地将此操作应用于每一对元素？
浏览 4提问于2015-04-13得票数 7
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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其中每一行的最后一个元素表示类。所以在计算欧几里得距离时，我显然不想把最后一个元素包括在内。正如你所看到的，两者是一样的。
浏览 1提问于2016-12-01得票数 2
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我有两个数字数组。A的大小为w，h,2和'B‘，n,2。换句话说，A是二维矢量的二维阵列，B是二维矢量的一维阵列。最后一维是n维向量，其中每个分量是A的对应向量(用前二维w和h表示)与B的第n个向量之间的欧氏距离。我知道我可以手动遍历python中的w、h和n，并计算每个元素的距离，但我想知道是否有一种聪明的<
浏览 1提问于2016-12-18得票数 2
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我有两个数组A和B。A的形状是(m,3)，B的形状是(n，3)。我有这个函数(np是numpy)： def compute_dist(point1, point2): return (np.sqrt(np.sum(squares))) 我想使用矢量化函数来计算A和B之间的成对距离。如何计算包含A和B之间成对距离</em
浏览 41提问于2020-02-03得票数 2
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我正在尝试侵蚀二进制图像中的对象，以便它们不会变得小于某个固定大小。例如，考虑由连通分量(斑点)组成的二进制地图，其中一个通过最小或最大对极(反周边)距离(即，在斑点的周长或轮廓上彼此距离尽可能远的两点之间的距离；如果轮廓由N个连续编号的点组成，则评估的距离将是点1和N/2+1、点2和N/2+2之间<
浏览 17提问于2017-08-20得票数 0
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我有包含空间生态生境数据的光栅，我已经把它转换成一个二维的numpy阵列。在这个数组中，值为1= data，0= no data。从这些数据中，我希望生成一个包含所有数据单元对的数组，其中每个单元之间的距离小于最大欧氏截止距离(即两个单元之间的距离)。我发现很有用，但是那里的答案似乎首先测量了
浏览 2提问于2015-08-20得票数 2
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我有一个很大的二维数据数组(大约20k个条目)，我想计算所有条目之间的成对欧几里得距离。我需要的输出有标准的正方形形式。对于这个问题，已经提出了多种解决方案，但似乎都不能有效地适用于大型阵列。对于大型数组，使用的方法失败。所以我能想到的最好的方法是使用，这有点笨
浏览 0提问于2020-03-25得票数 1
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我有一个包含多边形的GeoDataFrame (一个熊猫GeoDataFrame，但具有额外的几何学功能)，我想计算它们之间的成对距离。该方法计算了两个几何之间的几何距离。我认为这是可行的，因为我指定了一个函数，它将从生成的</em
浏览 3提问于2020-09-14得票数 2
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我正在做一个项目，我需要在3D空间中查看大约100个数据点，并计算出每个数据点之间的距离和彼此之间的角度。我希望看到数据点的相关性，并最终查看数据是否有任何结构(隐藏在某个地方的直线)。我研究了聚类技术和hough变换，但它们似乎没有给我需要的结果。任何想法都非常感谢..谢谢!
浏览 2提问于2012-06-21得票数 1
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我有两个numpy数组，如下所示：y = [w1, w2, w3, ..., wn]z = [v1+w1, v1+w2,...., vm+wn]z = np.zeros ((m*n, 3))
for i in range(m)
浏览 3提问于2022-11-13得票数 -4
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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 npsample_size = 5
X
浏览 7提问于2021-06-18得票数 2
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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
浏览 1提问于2020-10-04得票数 2
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我正试图找到一种最快的方法，在Python中执行以下成对距离计算。我想用距离来根据list_of_objects的相似性对它们进行排序。object_3 = [0.1, 9.2, 321, 0.023]其目的是在list_of_objects中得到对象的成对距离矩阵在这种情况下，我希望每个度量都对对象之间</e
浏览 2提问于2013-11-20得票数 10
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我想要写一个函数，返回一个无向图的连通组件。例如，对于具有五个节点和两个连通分量(节点0、1、3、4被连接和节点2被隔离)的图，它将返回两个向量。[1, 1, 0, 1, 1]使用1，如果两个节点被连接，则为零。
我用拉普拉斯图来表示这个，它是一个对称实矩阵。我在用Numpy计算它的特征值和特征向量。[evalues, evectors] = numpy.linal
浏览 14提问于2015-06-25得票数 2
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