dist = distance.directed_hausdorff(list[i], list2[j])[0]表示什么意思

时间: 2024-01-04 14:04:39 浏览: 20
这个问题涉及技术和知识,所以我可以回答。distance.directed_hausdorff()是 SciPy 库中计算两个点集之间有向豪斯多夫距离的方法。dist = distance.directed_hausdorff(list[i], list2[j])[0]则表示第 i 个列表中的点集和第 j 个列表中的点集之间的有向豪斯多夫距离。
相关问题

优化这段代码:def calDistanceMatrix(model): for i in range(len(model.demand_id_list)): from_node_id = model.demand_id_list[i] for j in range(i + 1, len(model.demand_id_list)): to_node_id = model.demand_id_list[j] dist = math.sqrt((model.demand_dict[from_node_id].x_coord - model.demand_dict[to_node_id].x_coord) ** 2 + (model.demand_dict[from_node_id].y_coord - model.demand_dict[to_node_id].y_coord) ** 2) model.distance_matrix[from_node_id, to_node_id] = dist model.distance_matrix[to_node_id, from_node_id] = dist for _, vehicle in model.vehicle_dict.items(): dist = math.sqrt((model.demand_dict[from_node_id].x_coord - vehicle.x_coord) ** 2 + (model.demand_dict[from_node_id].y_coord - vehicle.y_coord) ** 2) model.distance_matrix[from_node_id, vehicle.type] = dist model.distance_matrix[vehicle.type, from_node_id] = dist

可以考虑使用numpy来优化这段代码,同时减少重复计算。代码如下: import numpy as np def calDistanceMatrix(model): n = len(model.demand_id_list) demand_coords = np.array([[model.demand_dict[i].x_coord, model.demand_dict[i].y_coord] for i in model.demand_id_list]) for i in range(n): from_node_id = model.demand_id_list[i] demand_coord = demand_coords[i] for j in range(i + 1, n): to_node_id = model.demand_id_list[j] to_demand_coord = demand_coords[j] dist = np.linalg.norm(demand_coord - to_demand_coord) model.distance_matrix[from_node_id, to_node_id] = dist model.distance_matrix[to_node_id, from_node_id] = dist for _, vehicle in model.vehicle_dict.items(): vehicle_coord = np.array([vehicle.x_coord, vehicle.y_coord]) dist = np.linalg.norm(demand_coord - vehicle_coord) model.distance_matrix[from_node_id, vehicle.type] = dist model.distance_matrix[vehicle.type, from_node_id] = dist 这里使用了numpy中的`linalg.norm`函数来计算两点之间的距离,同时利用numpy数组的广播特性,避免了循环计算。

降低这段代码重复率:def calDistanceMatrix(model): for i in range(len(model.demand_id_list)): from_node_id = model.demand_id_list[i] for j in range(i + 1, len(model.demand_id_list)): to_node_id = model.demand_id_list[j] dist = math.sqrt((model.demand_dict[from_node_id].x_coord - model.demand_dict[to_node_id].x_coord) ** 2 + (model.demand_dict[from_node_id].y_coord - model.demand_dict[to_node_id].y_coord) ** 2) model.distance_matrix[from_node_id, to_node_id] = dist model.distance_matrix[to_node_id, from_node_id] = dist for _, vehicle in model.vehicle_dict.items(): dist = math.sqrt((model.demand_dict[from_node_id].x_coord - vehicle.x_coord) ** 2 + (model.demand_dict[from_node_id].y_coord - vehicle.y_coord) ** 2) model.distance_matrix[from_node_id, vehicle.type] = dist model.distance_matrix[vehicle.type, from_node_id] = dist

可以将其中的重复计算距离的部分抽象成一个函数,传入不同的参数进行计算。具体实现如下: ``` def cal_distance(model, node1, node2): return math.sqrt((model.demand_dict[node1].x_coord - model.demand_dict[node2].x_coord) ** 2 + (model.demand_dict[node1].y_coord - model.demand_dict[node2].y_coord) ** 2) def cal_distance_matrix(model): for i in range(len(model.demand_id_list)): from_node_id = model.demand_id_list[i] for j in range(i + 1, len(model.demand_id_list)): to_node_id = model.demand_id_list[j] dist = cal_distance(model, from_node_id, to_node_id) model.distance_matrix[from_node_id, to_node_id] = dist model.distance_matrix[to_node_id, from_node_id] = dist for _, vehicle in model.vehicle_dict.items(): dist = cal_distance(model, from_node_id, vehicle) model.distance_matrix[from_node_id, vehicle.type] = dist model.distance_matrix[vehicle.type, from_node_id] = dist ``` 这样,可以看到重复计算距离的代码已经被封装成一个函数 `cal_distance`,使得主函数 `cal_distance_matrix` 更加简洁易懂,也易于维护。

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