python squareform 计算一个点到所有向量的距离

Python的`squareform`函数通常用于将距离矩阵转换成更紧凑的形式，特别是在scipy.spatial.distance模块中，这个函数常用于处理稀疏图或网络中的相似度或距离计算。当你有一个包含每个点到其他所有点之间距离的一维数组，比如是一个按行排列的距离列表，你可以使用`squareform`来创建一个完整的对称矩阵，其中对角线元素是零，因为每个点到自身的距离是0。

例如，如果你有一个长度为n*(n-1)/2的一维数组，代表了n个点中每对点之间的距离，`squareform`会将其填充成一个(n,n)的方阵，使得对于索引i和j，原数组的第(i*(i-1)//2+j)位置的值对应新矩阵的[i][j]位置。

举个简单的例子：

from scipy.spatial.distance import pdist, squareform

# 假设我们有一个二维坐标点的列表
points = [[1, 1], [2, 2], [3, 3]]
distances = pdist(points, 'euclidean')  # 计算欧氏距离

# 使用squareform将一维距离序列转为方形矩阵
distance_matrix = squareform(distances)

`distance_matrix`现在就是一个3x3的矩阵，包含了每个点到其他点的距离。