在字典鍵的Python的

一個列表中給出一個點查找最接近值：在字典鍵的Python的

 a=[X,Y,Z]

我基本上是試圖從字典列表找到最近的3點到指定點。

的數據類型，它需要比較的形式給出的simplifed例如：

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

任何意見或建議？

來源

2014-02-18 Juiceboxbandit

您可以使用具有預測功能的SVM內核http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html。每一個「協調」都可以定義爲一個多分類任務; a = [[X]，[Y]，[Z]]/[X，Y，Z]和clf.predict。 – user1749431

您發現哪一部分問題最困難？「python實現或算法問題的」給定一個輸入點x找到列表中最接近的點？「這是爲了瞭解您是否需要關於如何操作Python的列表和字典的建議。 –

鑑於這樣的物理問題，我可以解決它但是，這並不意味着我可以用Python編寫它，我仍然是一個新手！我只需要一點關於Python實現和操作複雜列表/字典的指導。 – Juiceboxbandit

您可以保留一個反向查找表，您可以在其中返回鍵值對並將座標存儲爲鍵。這很容易實現。然後您可以再次返回鍵並在每個座標上執行距離公式。

如你所知，距離公式爲：

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

注：看起來你有在該列表中3個不同的字典。

來源

2014-02-18 00:20:49 JFA

我看到簡單！謝謝JFA。 – Juiceboxbandit

最近的意味着你定義了一個距離函數。對於太空中的一個點，norm 2 is usually used。我們首先編寫一個計算兩點之間規範的函數，但是因爲我們可能必須將它用於迭代器（或者可能是因爲我預見到了某些關鍵函數），所以我們將它作爲closure（以找到最接近的價值，那很酷）。現在

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

，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你的清單中得到最小的。有很多可能性，但作爲我們寫了一個漂亮的關閉，我們只是修改，以適合我們的需要：

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

，讓蟒蛇做boring work

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

要了解的功能，Python會循環通過列表（每個字典）的元素，在其上應用關鍵函數（這將計算範數2），比較關鍵字並返回具有最小關鍵字的元素。對。如果我想要三個最接近的元素，而不是一個？那麼，文檔告訴我們，我們可以使用該heapq模塊（我的一些點添加到列表中，更多的樂趣）：

>>> 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}]

來源

2014-02-18 00:46:48 Cilyan

你可以排序的點基於距離函數列表，然後使用第一。

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]

來源

2014-02-18 01:20:58 frmdstryr

瞭解sorted函數==>https://wiki.python.org/moin/HowTo/Sorting。我認爲要尋找的是sorted函數中的key選項。

一旦你知道了排序後的函數，你可以對你的字典和鍵進行排序，只需提供排序功能即可。因此，讓我們說，你有一點p作爲

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

然後一個函數，這點與另一併返回一個dictance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))

現在你只需排序陣列，並將前3個點取爲：

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

來源

2014-02-18 02:17:01 ssm

在字典鍵的Python的

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