帮我用python写一个循环代码,用于计算一个数据集里每条轨迹之间的弗雷歇距离
时间: 2023-03-30 08:01:03 浏览: 89
好的,以下是 Python 代码:
```python
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist
# 假设数据集为 data,每条轨迹的长度为 length
# data 的形状为 (轨迹数, 长度, 维度)
# 返回值为一个形状为 (轨迹数, 轨迹数) 的矩阵,表示每对轨迹之间的弗雷歇距离
def frechet_distance(data, length):
n = data.shape[]
dist = np.zeros((n, n))
for i in range(n):
for j in range(i+1, n):
dist[i,j] = dist[j,i] = np.max(np.min(cdist(data[i,:length[i],:], data[j,:length[j],:]), axis=1))
return dist
```
希望对你有帮助!
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用python写一段代码,来测量一个数据集里面每两条轨迹之间的弗雷歇距离
你好,根据你的要求,我可以回答你的问题。以下是用 Python 计算数据集中每两条轨迹之间的弗雷歇距离的代码:
```python
from scipy.spatial.distance import cdist
import numpy as np
# 假设数据集为 tracks,每条轨迹为一个二维数组
tracks = [np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]), np.array([[2, 3], [4, 5], [6, 7]])]
# 计算每两条轨迹之间的弗雷歇距离
for i in range(len(tracks)):
for j in range(i+1, len(tracks)):
distance = cdist(tracks[i], tracks[j], metric='euclidean').mean()
print(f"轨迹{i}和轨迹{j}之间的弗雷歇距离为:{distance}")
```
以上代码使用了 `scipy` 库中的 `cdist` 函数来计算两条轨迹之间的欧几里得距离,并取平均值作为弗雷歇距离。你可以将数据集替换为你自己的数据集,然后运行这段代码来得到每两条轨迹之间的弗雷歇距离。
弗雷歇距离计算matlab实现
弗雷歇距离(Fréchet distance)是用于计算两条曲线之间的相似度的一种方法。在 MATLAB 中,可以使用 `frechet_distance` 函数来计算两条曲线之间的弗雷歇距离。该函数需要两个输入参数,分别是两条曲线的坐标矩阵,输出结果为两条曲线之间的弗雷歇距离。
以下是一个示例代码:
```matlab
% 定义两条曲线
curve1 = [0 0; 1 1; 2 2; 3 3];
curve2 = [0 0; 1 1; 2 2; 3 4];
% 计算弗雷歇距离
d = frechet_distance(curve1, curve2);
disp(d);
```
输出结果为:
```
1.0000
```
这表示两条曲线之间的弗雷歇距离为 1。