La création d'une Matrice de Distance?

Je suis en train de lire des données dans un dataframe qui ressemble à ceci.

City         XCord    YCord   
Boston         5        2
Phoenix        7        3
New York       8        1
.....          .        .

Je veux créer une Distance Euclidienne de la Matrice à partir de ces données montrant la distance entre toutes les paires de villes donc, je reçois une matrice obtenue comme:

             Boston    Phoenix   New York
Boston         0        2.236      3.162
Phoenix        2.236      0        2.236
New York       3.162    2.236        0

Il y a beaucoup plus de villes et les coordonnées dans mon bloc de données donc j'ai besoin d'être capable de quelque itérer sur toutes les paires de villes et de créer une matrice de distance comme celui que j'ai montré ci-dessus, mais je ne suis pas sûr de la façon de paire tous les cites ensemble et appliquer la formule de la Distance Euclidienne? Toute aide serait appréciée.

Avez-vous des code déjà? Veuillez fournir au moins un code dans lequel vous lisez ces distances en mémoire pour avoir quelque chose comme cordes[boston] = (5, 2)
Maintenant im lire un fichier CSV comme ceci: Données = pd.read_csv('C:\Users\Jerry\Desktop\cities.csv')
voir aussi

OriginalL'auteur Jeremy | 2015-04-06

  1. 12

    Je pense que vous êtes interessé par distance_matrix.

    Par exemple:

    De créer des données:

    import pandas as pd
from scipy.spatial import distance_matrix

data = [[5, 7], [7, 3], [8, 1]]
ctys = ['Boston', 'Phoenix', 'New York']
df = pd.DataFrame(data, columns=['xcord', 'ycord'], index=ctys)

    De sortie:

              xcord ycord
Boston      5   7
Phoenix     7   3
New York    8   1

    À l'aide de la matrice de distance de la fonction:

     pd.DataFrame(distance_matrix(df.values, df.values), index=df.index, columns=df.index)

    Résultats:

              Boston    Phoenix     New York
Boston    0.000000  4.472136    6.708204
Phoenix   4.472136  0.000000    2.236068
New York  6.708204  2.236068    0.000000

    OriginalL'auteur Andrew

  2. 4

    si vous ne voulez pas utiliser de scipy vous pouvez exploiter compréhension de liste de cette façon:

    dist = lambda p1, p2: sqrt(((p1-p2)**2).sum())
dm = np.asarray([[dist(p1, p2) for p2 in xy_list] for p1 in xy_list])

    OriginalL'auteur francesco lc

  3. 2

    Je vais donner une méthode en pur python.

    Importer une fonction sqrt du module math:

    from math import sqrt

    Nous supposons que vous avez vos coordonnées dans les cordons tableau de la façon suivante:

    cords['Boston'] = (5, 2)

    Définir une fonction pour calculer la distance Euclidienne de deux points 2d:

    def dist(a, b):
    d = [a[0] - b[0], a[1] - b[1]]
    return sqrt(d[0] * d[0] + d[1] * d[1])

    Initialiser la matrice obtenue comme un dictionnaire:

    D = {}

for city1, cords1 in cords.items():
    D[city1] = {}
    for city2, cords2 in cords.items():
        D[city1][city2] = dist(cords1, cords2)

    D est votre matrice résultante

    La source complet est ci-dessous avec un résultat imprimé:

    from math import sqrt

cords = {}
cords['Boston'] = (5, 2)
cords['Phoenix'] = (7, 3)
cords['New York'] = (8, 1)

def dist(a, b):
    d = [a[0] - b[0], a[1] - b[1]]
    return sqrt(d[0] * d[0] + d[1] * d[1]) 

D = {}

for city1, cords1 in cords.items():
    D[city1] = {}
    for city2, cords2 in cords.items():
        D[city1][city2] = dist(cords1, cords2)   

for city1, v in D.items():
    for city2, d in v.items():
        print city1, city2, d

    Résultats:

    Boston Boston 0.0
Boston New York 3.16227766017
Boston Phoenix 2.2360679775
New York Boston 3.16227766017
New York New York 0.0
New York Phoenix 2.2360679775
Phoenix Boston 2.2360679775
Phoenix New York 2.2360679775
Phoenix Phoenix 0.0

    OriginalL'auteur pkacprzak

  4. 0

    Il y a la fonction scipy:
    scipy.spatiales.distance.cdist()

    OriginalL'auteur Maassa