我有一个列表，我想计算列表中每个项目与列表中所有其他项目的平均距离

Question

列表包含x，y坐标，看起来像这样，[[1,2], [2,3], [5,6]....]我知道如何计算两个坐标之间的距离。我需要计算[1,2]与列表中所有其他坐标之间的距离，然后移至[2,3]并执行相同操作，依此类推。

解决此问题的最佳方法是什么？

我最初的方法是创建两个for循环：

for i in range (0, len(coordinateslist)):
    for j in range (0, len(coordinateslist)):
        distanceList.append(computeDist(coordinateslist[i),coordinateslist[j])

Answer 1

您需要定义要比较的坐标对。请参阅下表以了解可能存在的比较。

*   A  B  C  ...

A   AA AB AC
B   BA BB BC
C   CA CB CC
...          ...

假设有效的比较是（AB，AC，BC）或（BA，CA，CB），但不是两者。

您需要稍微更改循环。

from itertools import islice

for i, point in enumerate(coordinateslist):
    for other in islice(coordinateslist, i):
        distanceList.append(computeDist(point, other))

Answer 2

所以蛮力解决方案可能看起来像...ex [x，y，z，l，m ...]一次计算每个配对距离x :(点-x）y :(点-x -y）z :(点-x -y -z）等等...

def calculate_distances(points)
    tocalc = points
    answers = dict()
    for point in points:
        for dot in tocalc:
            if point!=dot: # distance to itself is always 0
                answers[sorted([point,dot])] = distance(point,dot)
        tocalc.pop(0) #no need to process this item again
     return answers

然后您可以执行sum(answers.values())，'sorted（answers，key = lambda k：k.value）'等操作

从上面很明显，我们实际上不需要第二个列表来管理要计算的内容，我们只需要两个索引，所以让我们尝试以最小的内存占用量来做到这一点：

def calculate_distances(points):
    currind=0
    tocalc_ind = 1
    # we also know the answer looks like a matrix with diagonal of zeros...
    answers = dict()
    for p_ind in range(len(points)):
        currind = p_ind
        if points[currind] not in answers:
            answers[points[currind]] = dict()
        for c_ind in range(tocalc_ind,len(points)): # implicitly skipping previous
            answers[points[currind]][points[c_ind]] = distance(points[currind],points[c_ind])
    return answers

注意，我更改了数据格式以帮助可视化答案。我确定还有其他优化方法，但这应该在O（n）时间内运行，因为通常O（n * n）的第二个嵌套循环每转都会减少一次。