在字典鍵列表中查找最接近的值Python

Question

給定一點：

      a=[X,Y,Z]

我本質上是在嘗試從詞典列表中找到與給定點最接近的3點。

需要比較的數據類型的簡化示例以以下形式給出：

       points=[{'Point':1,'co-ordinate':[0,1,2]},{'Point':2',co-ordinate':[0,1,3]},{'Point':3,'co-ordinate':[1,1,2]}] etc.

有什么想法或建議嗎？

Answer 1

您可以保留一個反向查找表，在該表中返回鍵值對並將坐標存儲為鍵。 這很容易實現。 然后，您可以再次返回鍵，並在每個坐標上計算距離公式。

如您所知，距離公式為：

dist = sqrt((x1 - x2)**2 + (y1 - y2)**2 + (z1 - z2)**2)

注意：您似乎在該列表中有3個不同的字典。

Answer 2

最接近表示您定義了距離函數。 對於空間點， 通常使用范數2 。 讓我們先編寫一個代碼，該函數計算兩點之間的范數，但是由於我們可能不得不將其用於迭代器（或者可能是因為我預見到某些東西，它是關鍵函數），因此我們將其設為閉包 （以找到最接近的值，好酷）。

from math import sqrt

def norm2(ptA):
    def norm2_close(ptB):
        xA, yA, zA = ptA
        xB, yB, zb = ptB
        return sqrt((xA-xB)**2 + (yA-yB)**2 + (zA-zB)**2)
    return norm2_close

現在，我們可以做

>>> normFromA = norm2([1, 2, 3])
>>> normFromA([3, 2, 1])
2.8284271247461903
>>> normfromA([4, 5, 6])
5.196152422706632

很好。 但是，我們仍然需要從您的詞典列表中獲取最少的內容。 有很多可能性，但是當我們編寫了一個不錯的閉包時，讓我們對其進行修改以適合我們的需求：

def norm2InDict(ptA):
    def norm2InDict_close(dict_for_ptB):
        xA, yA, zA = ptA
        xB, yB, zB = dict_for_ptB['co-ordinate']
        return sqrt((xA-xB)**2 + (yA-yB)**2 + (zA-zB)**2)
    return norm2InDict_close

並讓python做無聊的工作

>>> min(points, key=norm2InDict([1, 2, 3]))
{'co-ordinate': [0, 1, 3], 'Point': 2}

為了理解該函數，python將遍歷列表的元素（每個字典），將鍵函數應用於它們（將計算范數2），比較鍵並返回具有最小鍵的元素。 對。 如果我要三個最接近的元素，而不是一個？ 好了，文檔告訴我們我們可以為此使用heapq模塊（我在列表中添加了一些要點，以獲得更多樂趣）：

>>> import heapq
>>> points=[
    {'Point':1,'co-ordinate':[0,1,2]},
    {'Point':2,'co-ordinate':[0,1,3]},
    {'Point':3,'co-ordinate':[1,1,2]}, 
    {'Point':4,'co-ordinate':[2,5,2]},
    {'Point':5,'co-ordinate':[1,0,2]},
    {'Point':6,'co-ordinate':[1,2,2]}
]
>>> heapq.nsmallest(3, points, key=norm2InDict([1, 2, 3]))
[{'co-ordinate': [1, 2, 2], 'Point': 6}, {'co-ordinate': [0, 1, 3], 'Point': 2}, {'co-ordinate': [1, 1, 2], 'Point': 3}]

Answer 3

您可以根據距離函數對點列表進行排序，然后使用第一個。

import math
a=[0,0,0]

def dist(p0,p1):
    return math.sqrt((p1[0]-p0[0])**2+(p1[1]-p0[1])**2+(p1[2]-p0[2])**2)

points=[{'Point':1,'co-ordinate':[0,1,2]},{'Point':2,'co-ordinate':[0,1,3]},{'Point':3,'co-ordinate':[1,1,2]},] 

sorted_by_dist = sorted(points,key=lambda p:dist(a,p['co-ordinate']))
closest = sorted_by_dist[0]
furthest = sorted_by_dist[-1]

Answer 4

在此處了解有關sorted函數的信息==> https://wiki.python.org/moin/HowTo/Sorting 。 我認為尋找是sorted功能中的key選項。

一旦知道排序后的函數，就可以對字典進行排序，並輸入要對其進行排序的鍵。 因此，讓我們說您有點p為

p = [2,3,4] # or any other list value ...

然后，將要指出這一點和另一個結果並返回命令的函數可以寫成：

# Note that there s no need for the Numpy dependency. I do this only for 
# brevety. You can use the dist function which was previously mentioned.
import numpy as np
def dist(p1, p2): 
    p1, p2 = np.array(p1), np.array(p2)
    return sqrt(sum((p1 - p2)**2))

現在，您可以對數組進行排序，並將前三點取為：

pointList = sorted(points, key = lambda x: dist(x['co-ordinate'], p)  )[:3]