計算陣列的連續點之間的歐氏距離與numpy的

我已描述了一個多段線（連接的直線段的排序列表）如下的數組：計算陣列的連續點之間的歐氏距離與numpy的

points = ((0,0), 
      (1,2), 
      (3,4), 
      (6,5), 
      (10,3), 
      (15,4)) 
points = numpy.array(points, dtype=float)

目前，我得到使用段距離的列表下面的循環：

segdists = [] 
for seg in xrange(points.shape[0]-1): 
    seg = numpy.diff(points[seg:seg+2], axis=0) 
    segdists.append(numpy.linalg.norm(seg))

我想，相反，申請一個函數調用，沒有循環，使用一些本地SciPy的/ NumPy的功能。

我能得到最接近的事是這樣的：

from scipy.spatial.distance import pdist 
segdists = pdist(points, metric='euclidean')

但在後一種情況下，segdists提供EVERY距離，我想只有相鄰行之間的距離。另外，我寧願避免創建自定義函數（因爲我已經有一個工作解決方案），而是使用更多的「numpythonic」使用本機函數。

這裏有一種方法：

使用矢量np.diff計算增量：

d = np.diff(points, axis=0)

然後使用np.hypot計算長度：

segdists = np.hypot(d[:,0], d[:,1])

或者用一個更明確的計算：

segdists = np.sqrt((d ** 2).sum(axis=1))

2012-11-27 20:11:42

經過我自己的一些死路，當你這樣說時，它實際上是非常簡單的。我曾經看到過'hypot'這個詞，但是谷歌搜索「numpy hypot」並沒有返回任何內容，我不得不在numpy docs頁面上進行搜索。謝謝！ – heltonbiker

在3D中這也是可能的嗎？ – Varlor

@Varlor：不是用'hypot'，而是第二個版本，'segdists = np.sqrt（（d ** 2）.sum（axis = 1））'在3D中工作。 –

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