from scipy.spatial import distance as dist ModuleNotFoundError: No module named 'scipy'

时间: 2023-11-01 18:56:11 浏览: 166
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Python错题本：from scipy.misc import imread 报错cannot import name imread 的解决方案

这个错误通常表示你的环境中没有安装SciPy库。你可以通过在终端或命令提示符中运行以下命令来安装SciPy： ``` pip install scipy ``` 确保你的Python版本符合SciPy的要求，并且已经安装了pip包管理器。如果你使用的是Conda环境，可以尝试运行以下命令： ``` conda install scipy ``` 安装完成后，你应该能够成功导入SciPy库并解决这个错误。
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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap import Basemap from scipy.spatial.distance import cdist from ant_colony import solve_tsp # 读取城市数据 df = pd.read_excel('world_coordinate.xlsx', index_col=0, dtype=str) # 提取城市和经纬度数据 countrys = df.index.values countrys_coords = np.array(df['[longitude, latitude]'].apply(eval).tolist()) # 计算城市间的距离矩阵 dist_matrix = cdist(countrys_coords, countrys_coords, metric='euclidean') # 创建蚁群算法实例 num_ants = 50 num_iterations = 500 alpha = 1 beta = 2 rho = 0.5 acs = solve_tsp(dist_matrix, num_ants=num_ants, num_iterations=num_iterations, alpha=alpha, beta=beta, rho=rho) # 输出访问完所有城市的最短路径的距离和城市序列 best_path = acs.get_best_path() best_distance = acs.best_cost visited_cities = [countrys[i] for i in best_path] print("最短路径距离：", best_distance) print("访问城市序列：", visited_cities) # 数据可视化 fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) map = Basemap(projection='robin', lat_0=0, lon_0=0, resolution='l') map.drawcoastlines(color='gray') map.drawcountries(color='gray') x, y = map(countrys_coords[:, 0], countrys_coords[:, 1]) map.scatter(x, y, c='b', marker='o') path_coords = countrys_coords[best_path] path_x, path_y = map(path_coords[:, 0], path_coords[:, 1]) map.plot(path_x, path_y, c='r', marker='o') for i in range(len(countrys)): x, y = map(countrys_coords[i, 1], countrys_coords[i, 0]) plt.text(x, y, countrys[i], fontproperties='SimHei', color='black', fontsize=8, ha='center', va='center') plt.title("全球首都最短路径规划") plt.show()改成现在都有调用蚁群算法库的代码

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap import Basemap from ant_colony import AntColonyOptimizer # 读取城市数据 df = pd.read_excel('world_...

UserWarning: Clustering large matrix with scipy. Installing fastcluster may give better performance. warnings.warn(msg)

from scipy.spatial.distance import pdist # 计算距离矩阵 dist_matrix = pdist(data) # 使用 fastcluster 进行聚类 clusters = linkage(dist_matrix, method='ward') 这样就可以使用 fastcluster 库进行...

代码改进：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs def distEclud(arrA,arrB): #欧氏距离 d = arrA - arrB dist = np.sum(np.power(d,2),axis=1) #差的平方的和 return dist def randCent(dataSet,k): #寻找质心 n = dataSet.shape[1] #列数 data_min = dataSet.min() data_max = dataSet.max() #生成k行n列处于data_min到data_max的质心 data_cent = np.random.uniform(data_min,data_max,(k,n)) return data_cent def kMeans(dataSet,k,distMeans = distEclud, createCent = randCent): x,y = make_blobs(centers=100)#生成k质心的数据 x = pd.DataFrame(x) m,n = dataSet.shape centroids = createCent(dataSet,k) #初始化质心,k即为初始化质心的总个数 clusterAssment = np.zeros((m,3)) #初始化容器 clusterAssment[:,0] = np.inf #第一列设置为无穷大 clusterAssment[:,1:3] = -1 #第二列放本次迭代点的簇编号，第三列存放上次迭代点的簇编号 result_set = pd.concat([pd.DataFrame(dataSet), pd.DataFrame(clusterAssment)],axis = 1,ignore_index = True) #将数据进行拼接，横向拼接，即将该容器放在数据集后面 clusterChanged = True while clusterChanged: clusterChanged = False for i in range(m): dist = distMeans(dataSet.iloc[i,:n].values,centroids) #计算点到质心的距离（即每个值到质心的差的平方和） result_set.iloc[i,n] = dist.min() #放入距离的最小值 result_set.iloc[i,n+1] = np.where(dist == dist.min())[0] #放入距离最小值的质心标号 clusterChanged = not (result_set.iloc[:,-1] == result_set.iloc[:,-2]).all() if clusterChanged: cent_df = result_set.groupby(n+1).mean() #按照当前迭代的数据集的分类，进行计算每一类中各个属性的平均值 centroids = cent_df.iloc[:,:n].values #当前质心 result_set.iloc[:,-1] = result_set.iloc[:,-2] #本次质心放到最后一列里 return centroids, result_set x = np.random.randint(0,100,size=100) y = np.random.randint(0,100,size=100) randintnum=pd.concat([pd.DataFrame(x), pd.DataFrame(y)],axis = 1,ignore_index = True) #randintnum_test, randintnum_test = kMeans(randintnum,3) #plt.scatter(randintnum_test.iloc[:,0],randintnum_test.iloc[:,1],c=randintnum_test.iloc[:,-1]) #result_test,cent_test = kMeans(data, 4) cent_test,result_test = kMeans(randintnum, 3) plt.scatter(result_test.iloc[:,0],result_test.iloc[:,1],c=result_test.iloc[:,-1]) plt.scatter(cent_test[:,0],cent_test[:,1],color = 'red',marker = 'x',s=100)

from scipy.spatial.distance import cdist def randCent(dataSet, k): """ 随机生成k个质心 """ n = dataSet.shape[1] # 列数 data_min = dataSet.min() data_max = dataSet.max() # 生成k行n列处于data_...

def cal_frechet_distance(curve_a: np.ndarray, curve_b: np.ndarray): def euc_dist(pt1, pt2): return np.sqrt(np.square(pt2[0] - pt1[0]) + np.square(pt2[1] - pt1[1])) # 用递归方式计算，遍历整个ca矩阵 def _c(ca, i, j, P, Q): if ca[i, j] > -1: return ca[i, j] elif i == 0 and j == 0: ca[i, j] = euc_dist(P[0], Q[0]) elif i > 0 and j == 0: ca[i, j] = max(_c(ca, i - 1, 0, P, Q), euc_dist(P[i], Q[0])) elif i == 0 and j > 0: ca[i, j] = max(_c(ca, 0, j - 1, P, Q), euc_dist(P[0], Q[j])) elif i > 0 and j > 0: ca[i, j] = max(min(_c(ca, i - 1, j, P, Q), _c(ca, i - 1, j - 1, P, Q), _c(ca, i, j - 1, P, Q)), euc_dist(P[i], Q[j])) else: ca[i, j] = float("inf") return ca[i, j] def frechet_distance(P, Q): ca = np.ones((len(P), len(Q))) ca = np.multiply(ca, -1) dis = _c(ca, len(P) - 1, len(Q) - 1, P, Q) # ca为全-1的矩阵，shape = ( len(a), len(b) ) return dis # 构造计算序列 curve_line_a = list(zip(range(len(curve_a)), curve_a)) curve_line_b = list(zip(range(len(curve_b)), curve_b)) return frechet_distance(curve_line_a, curve_line_b) 代码 优化

from scipy.spatial.distance import cdist def frechet_distance(P, Q): ca = cdist(P, Q) ca = np.pad(ca, ((1, 0), (1, 0)), 'constant', constant_values=np.inf) ca[0, 0] = 0 for i in range(1, len(P) +...

module 'numpy' has no attribute 'distance'

from scipy.spatial import distance array1 = np.array([1, 2, 3]) array2 = np.array([4, 5, 6]) dist = distance.euclidean(array1, array2) print(dist) 这段代码使用了scipy库中的欧氏距离函数euclidean...

dist.euclidean在哪个库

from scipy.spatial import distance 然后可以使用以下代码计算两个向量之间的欧几里得距离： python x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6] dist = distance.euclidean(x, y) print(dist) 输出结果为： ...

使用scipy判断一个点在多边形区域内的代码？

from scipy.spatial.distance import point_polygon_distance def point_in_polygon(point, polygon): hull = ConvexHull(polygon) # 构建多边形的凸包 dist = point_polygon_distance(point, hull) # 计算点到...

如何用其他数学库，例如scipy，完成同样的任务？

from scipy.spatial.distance import pdist, squareform import heapq # 安装Scipy，如果未安装，可以运行 pip install scipy points = [(0, 0), (1, 1), (2, 2), (10, 10)] # 将点转换为数组 points_array = np...

distance.cdist怎么使用

import scipy.spatial.distance as dist distances = dist.cdist(data1, data2) 其中，data1 和 data2 分别为两组数据的数组，distances 为计算出的距离矩阵。具体使用方式可以参考 scipy 官方文档中的示例。 ##...

利用altitudes = np.zeros((GRID_SIZE, GRID_SIZE)) for i in range(GRID_SIZE): for j in range(GRID_SIZE): altitudes[i][j] = noise.pnoise2(i/scale, j/scale, octaves=octaves, persistence=persistence, lacunarity=lacunarity, repeatx=GRID_SIZE, repeaty=GRID_SIZE, base=seed)生成曲面，在该曲面上利用函数：def dijkstra(start, end, graph): # 创建一个优先队列 queue = PriorityQueue() # 将起点添加到队列中 queue.put((0, start)) # 创建一个字典来存储每个节点的最短距离 distances = {start: 0} # 创建一个字典来存储每个节点的前一个节点 predecessors = {start: None} # 当队列不为空时 while not queue.empty(): # 取出队列中最小的节点 current = queue.get()[1] # 如果当前节点就是终点，则结束算法 if current == end: break # 遍历相邻节点 for neighbor in graph[current]: # 计算当前节点到相邻节点的距离 distance = distances[current] + neighbor[1] # 如果距离比之前计算的距离更短，则更新距离和前一个节点 if neighbor[0] not in distances or distance < distances[neighbor[0]]: distances[neighbor[0]] = distance predecessors[neighbor[0]] = current # 将相邻节点加入队列中 queue.put((distance, neighbor[0])) # 如果终点不在图中，则返回空列表 if end not in distances: return [] # 从终点开始追溯路径 path = [end] while path[-1] != start: path.append(predecessors[path[-1]]) # 反转路径，使其从起点到终点 path.reverse() return path, distances[end]找到三维曲面上到五个曲面上的点的距离和最短的最佳选址

from scipy.spatial.distance import pdist, squareform from queue import PriorityQueue # 将altitudes数组转换为一个图形结构 distances = squareform(pdist(np.vstack([np.arange(GRID_SIZE), altitudes]).T)) ...

python中运用distance.cdist计算种子数据的切比雪夫距离代码

from scipy.spatial.distance import cdist # 生成两个样本矩阵 X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) Y = np.array([[2, 3], [4, 5]]) # 计算切比雪夫距离 dist = cdist(X, Y, metric='chebyshev') print...

pairwise_distance

from scipy.spatial import distance # 假设我们有二维数组X作为数据点 X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] # 计算对间的欧氏距离（默认） dist_matrix = distance.squareform(distance.pdist(X, metric='euclidean')) ...

Python里的dist（）

from scipy.spatial.distance import euclidean A = (1, 2) B = (4, 6) dist = euclidean(A, B) print(dist) 输出结果为： 5.0 这表示点 A 和点 B 之间的距离为 5。在上面的例子中，我们使用了 ...

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