计算多维矩阵中的距离
计算多维矩阵中的距离
提问于 2017-04-24 23:45:56
我写了这段代码来计算距离。但是得到了ValueError: math domain error的错误。
import math
a=[[5, 10],
[16, 23]]
b=[[6, 1], [21, 2]]
dL=[]
dist=[]
k=0
h=1
for i in range(len(a)):
dL=[]
for j in range(len(a)):
d=math.sqrt((a[i][k]-b[j][k])^2 + (a[i][h]-b[j][h])^2)
dL.append(d)
dist.append(dL)在迭代中，d应该是：
i=0, j=0: d=sqrt((5-6)^2+(10-1)^2)
i=0, j=1: d=sqrt((5-21)^2+(10-2)^2)
i=1, j=0: d=sqrt((16-6)^2+(23-1)^2)
i=1, j=1: d=sqrt((16-21)^2+(23-2)^2)回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2017-04-24 23:54:32
len(a)的值是2，对于count从0开始，因此，请求数组中的第三个元素，您必须这样做
for i in range(len(a) - 1):
Stack Overflow用户
发布于 2017-04-25 00:03:50
当您尝试将sqrt与负数一起使用时，sqrt会显示该错误。sqrt(-16)给出了这个错误，因为结果是一个复数。
from math import sqrt
a=[[5, 10], [16, 23]]
b=[[6, 1], [21, 2]]
dL=[]
dist=[]
k=0
h=1
for i in range(len(a)):
dL=[]
for j in range(len(a)):
temp1 = (a[i][k]-b[j][k]) ** 2
temp2 = (a[i][h]-b[j][h]) ** 2
temp = temp1 + temp2
if temp > 0:
d = sqrt(temp)
dL.append(d)
dist.append(dL)Stack Overflow用户
发布于 2017-04-25 00:45:03
正如@not_a_robot在他们的评论中提到的那样，Python中的求幂运算符是**而不是^，因为它在(许多)其他编程语言中是^。您可以通过简单地替换它们来修复。
import math
a= [[ 5, 10],
[16, 23]]
b= [[ 6, 1],
[21, 2]]
dL=[]
dist=[]
k=0
h=1
for i in range(len(a)):
dL=[]
for j in range(len(a)):
d = math.sqrt((a[i][k]-b[j][k])**2 + (a[i][h]-b[j][h])**2)
dL.append(d)
dist.append(dL)正如我在评论中提到的，使用math.hypot()会更好，因为它会更快地给出相同的结果，并且更容易阅读(和写入)：
for i in range(len(a)):
dL=[]
for j in range(len(a)):
d = math.hypot(a[i][k]-b[j][k], a[i][h]-b[j][h])
dL.append(d)
dist.append(dL)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/43592482
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