使用 Numpy 在空數組中插入行

Question

你好，我目前正在嘗試轉換這個數組

test=np.array([[0,0],[0,1],[1,1],[3,0]])

並使用曼哈頓距離將此數組轉換為此形狀

[0., 1., 2., 3.] 
[1., 0., 1., 4.]
[2., 1., 0., 3.,
[3., 4., 3., 0.]

代碼是這樣的

list_x=[]
newarray=np.array([])
length=len(test)
for i in range(length):
    for j in range(length):
        print('i=',i)
        print('j=',j)
        var=sum(abs(a-b) for a,b in zip(test[i],test[j]))
        list_x.append(var)
    newarray= np.append(newarray,list_x,axis = 0) 
    list_x=[]
    

但代碼的結果不斷給我這個：

array([0., 1., 2., 3., 1., 0., 1., 4., 2., 1., 0., 3., 3., 4., 3., 0.])

我的 np.append() 中是否存在阻止將其轉換為 4*4 shap 數組的問題？

Answer 1

您可以使用 scikit-learn 的manhattan_distances來獲取所有成對的曼哈頓距離，將上述簡化為單個函數調用：

from sklearn.metrics.pairwise import manhattan_distances

manhattan_distances(test)
array([[0., 1., 2., 3.],
       [1., 0., 1., 4.],
       [2., 1., 0., 3.],
       [3., 4., 3., 0.]])

---

如果您想使用 for 循環獲取距離，我建議您改用 python 列表。 為了得到一個嵌套列表，生成一個內部列表，其中包含一行與其他行的距離，並在每次迭代時將其附加到外部列表：

out=[]
for i in range(length):
    new_row = []
    for j in range(length):
        var=sum(abs(a-b) for a,b in zip(test[i],test[j]))
        new_row.append(var)
    out.append(new_row)

print(out)
# [[0, 1, 2, 3], [1, 0, 1, 4], [2, 1, 0, 3], [3, 4, 3, 0]]

Answer 2

另一種方法是使用 Scipy：

from scipy.spatial.distance import cdist
cdist(test,test,'cityblock')

輸出：

[[0. 1. 2. 3.]
 [1. 0. 1. 4.]
 [2. 1. 0. 3.]
 [3. 4. 3. 0.]]

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比較：

#@ehsan's solution
def m1(test):
  return cdist(test,test,'cityblock')

#@yatu's solution
def m2(test):
  return manhattan_distances(test)

in_ = [np.random.randint(0,10,(n,2)) for n in [10,100,1000,10000]]

對於大型陣列，它們似乎具有相似的性能，但對於較小的陣列（大約 1000 行）， m1似乎更快。