我有一个包含 4 列的数据框。 我想在我的数据帧的每一行计算我的列（AB、AC、AD、BC、BD、CD）的每个可能组合的距离。 这相当于对每个组合执行df$A - df$B 。 由于我有一个非常大的数据集，我们可以使用dist()函数来有效地计算它吗？ 然后我想将 dist 对象转换为data ...
我有一个单词列表，我需要使用 Fasttext 单词嵌入创建一个成对相似度矩阵。 这就是我目前正在做的事情： 这将使用 Gensim 的余弦相似度函数产生一个成对的距离矩阵。 不幸的是，我得到一个内存错误 我猜是因为它试图在内存中存储单词的所有向量（我们正在谈论大约 1100 个单词，顶部） ...
我有一个 pandas dataframe 与多个 boolean 列。 我想找到所有这些列之间的成对重叠。 重叠应该类似于两列之间重叠的比例，不包括两者都为零的情况。 就像 Jaccard 分数一样，但我想排除两个元素都为零的情况。 Dataframe 示例： 理想情况下，我想要这样的解决方案（ ...
现在我正在使用 PySpark，想知道有没有办法在行之间进行成对距离。 例如，有一个这样的数据集。 我很好奇，因为在sklearn我使用sklearn使用了这行代码： 如何PySpark，有没有建在pairwise_distance就可以了？ 还是在sparkml ？ ...
我的目标是从SciPy中的 SciPy 复制pdist()的功能。 我尝试使用Distances.jl package 对观测值之间的距离进行成对计算。 但是，结果与下面提到的示例中看到的不同。 Python 示例：from scipy.spatial.distance import pdist ...
我在以下格式的文本文件中有数据： 我希望能够为我拥有的所有坐标计算成对距离，但以某种方式保留原子物种身份（即附上一个描述 t 值的字符串用于计算）。 我使用的成对距离公式只是欧氏距离矩阵： 其中ri/rj为3D空间中的坐标。 我可以使用此方法轻松找到 r_ij 的值（并重新格式化数据，使其成为仅包含 ...
给定一组 n 个点，我随机取 k 个点。 我需要以最有效的方式计算k点与n点的最大距离，系数为 2 近似（以某种方式利用三角不等式）。 我的第一个想法是使用曼哈顿距离而不是欧几里得距离，但这并没有降低复杂性，因为它仍然是O(n*k) 。 可能有什么想法？ 编辑：如果我首先计算 k 个点中的 2 个最 ...
我的数据集中有两个治疗组，我正在寻找一种快速方法来计算第一组和第二组观察值之间的成对差异。 如何快速创建所有观察组合并取其差异？ 我想我可以像这样使用 expand.grid 来获得主题 ID 的组合...... 然后我可以根据主题 ID 加入结果值并计算它们的差异。 如果可以的话，我想要一 ...
所以我有两个不同的文件，其中包含平方 map（512x512 像素）中的多个轨迹。 每个文件都包含有关轨迹/轨迹（X 和 Y 坐标）内每个粒子的空间 position 以及该点所属的轨迹/轨迹（TRACK_ID）的信息。 我的目标是找到一种方法在两个文件之间聚集相似的轨迹。 我找到了一个很好的方法 ...
我正在使用 AWS Batch 运行一个 python 脚本，其中包含几个并行运行的模块（在 AWS ECR 上的 docker 容器中）。 当我在 Linux 16 核机器上手动调用脚本时，我看到 16 个 python 进程并行执行代码。 为了进一步加快运行速度，我想使用 AWS Batch ...
假设我们有一个 3D PyTorch 张量，其中第一个维度表示batch_size ，如下所示： 也就是说，对于每个i ， x[i]是一组 100 个 25 维向量。 我想计算每个批次项目的这些向量的相似度（例如，余弦相似度——但通常是任何这样的成对距离/相似度矩阵）。 也就是说，对于每个x[ ...
如何有效地比较成对的分布栅格（仅包含 0 和 1 的raster图层）？ 我需要衡量大约 6500 个单独的全球栅格之间的相似性。 SDMTools Istat应该可以完成这项工作。 这是我的代码： 创建可重现的示例数据：值为 0 和 1 的栅格 列出栅格 创建空矩阵以填充循环中的数 ...
假设我有两个数据集。 第一个是： 第二个是： 我想做的是计算每行xtest和每行xtrain之间的距离之和。 例如： 我目前拥有的是使用两个 for 循环（见下文），我认为它不能处理大型数据集： 我想就如何修改代码以提高效率征求建议。 先感谢您！ 希望有好的讨论！ ...
我有一个具有42000（行）* 110000（尺寸）的numpy数组，我试图创建一个具有32GB内存和8核的成对距离矩阵（42000 * 42000）。 我尝试了pairwise_distances_chunked，但是它只给出了3120 * 42000的距离矩阵。还使用了pairwise ...
我有一个数据透视表，我想从中计算每天之间的成对距离矩阵。 当我使用sklearn成对距离时，由于我的数据集包含NaN值，因此它对我产生作用。 我是否想克服这个困难？ 枢纽分析表X像： 我遇到以下错误： ValueError：输入表示NaN，无穷大或对于dtype（ ...
我在此函数中输入了不同的值并观察了输出。 但是我无法在输出中找到可预测的模式。 然后，我尝试深入研究该函数本身，但是由于它可以执行许多不同的计算，因此令人困惑。 根据文档 ： 我看到它返回的高度和宽度矩阵等于输入的嵌套列表的数量，这意味着它正在比较每个列表。 但除此之 ...
以下是我要解决的作业中的问题： 可视化相似度矩阵。 用四维向量表示每个样本（间隔长度，萼片宽度，花瓣长度，花瓣宽度）。 对于每两个样本，计算它们的成对相似度。 您可以使用欧几里德距离或其他指标来执行此操作。 这导致了一个相似度矩阵，其中元素（i，j）存储了样本i和j之间的相似度。 ...
我正在尝试从包含两个相邻点之间距离的数据框中生成最能描述为成对距离矩阵的内容。 这些距离不是欧几里得距离，本质上是海岸线上两点之间的距离，因此该距离不是直线。 我可以使用地理空间数据在封装riverdist生成一个距离矩阵，但这仅完成了两个点之间的完整距离，现在我尝试对这些点之间的距离进行处 ...
如果这是一个幼稚的问题，请原谅我，我的测试代码是这样的： 结果： 问题是： pytorch 如何计算成对距离？ 是计算行向量距离吗？ 为什么“自我”距离不是 0？ 更新 将 list_1 和 list_2 更改为以下内容后： 结果变成： ...