def vertical_distance(p1, p2, p3): s = (p2[1] - p1[1])/(p2[0] - p1[0]) distance = abs(p1[1] + (p2[1] - p1[1])*((p3[0] - p1[0]) / (p2[0] - p1[0])) - p3[1]) return distance

该函数的作用是计算点p3到p1和p2组成的直线的垂直距离。

其中，p1，p2和p3是三个包含两个数字的列表，分别表示点的坐标。

首先，计算p1和p2的斜率（s），然后计算距离的绝对值。

距离的计算方法是：将p3的横坐标与p1的横坐标之差（p3[0] - p1[0]）除以p1的横坐标与p2的横坐标之差（p2[0] - p1[0]），并将结果与p2的纵坐标与p1的纵坐标之差（p2[1] - p1[1]）相乘。

然后将乘积与p1的纵坐标相减，得到的结果再与p3的纵坐标相减。最后取结果的绝对值即为距离。

最后，该函数返回计算出的距离值。

相关问题

def dist_for_float(p1, p2): p1 = DTW.numpy_num_to_python_num(p1) p2 = DTW.numpy_num_to_python_num(p2) if (type(p1) == float or type(p1) == int) and \ (type(p2) == float or type(p2) == int): dist = float(abs(p1 - p2)) return dist else: sum_val = 0.0 for i in range(len(p1)): sum_val += pow(p1[i] - p2[i], 2) dist = pow(sum_val, 0.5) return dist请帮我把上面的欧式距离计算改为马氏距离计算

马氏距离的计算公式为：dist = sqrt((p1-p2) * S^(-1) * (p1-p2)^T)，其中S为协方差矩阵，^T表示矩阵的转置。因此，可以将原来的代码修改为：

import numpy as np

def mahalanobis_dist(p1, p2, cov):
p1 = np.array(p1)
p2 = np.array(p2)
diff = p1 - p2
inv_cov = np.linalg.inv(cov)
dist = np.sqrt(np.dot(np.dot(diff, inv_cov), diff.T))
return dist

# 使用示例
p1 = [1, 2, 3]
p2 = [4, 5, 6]
cov = np.array([[1, , ], [, 1, ], [, , 1]]) # 假设协方差矩阵为单位矩阵
dist = mahalanobis_dist(p1, p2, cov)
print(dist) # 输出结果为 5.196152422706632

def collect_points(random_gujiapoints, lunk_pos): """ :param random_gujiapoints: :param lunk_pos: :return: """ result = [] for point in random_gujiapoints: dirx = [] # 相同x diry = [] # 相同y # 计数器，记录与 lunk_pos 重合的点数 vertical_pos_count = 0 level_pos_count = 0 x, y = point original_y = y original_x = x # 检查垂直方向 if vertical_pos_count < 2 and vertical_pos_count==0: y += 1 if (x, y) in lunk_pos: dirx.append((x, y)) vertical_pos_count += 1 y = original_y if vertical_pos_count < 2: y -= 2 if (x, y) in lunk_pos: dirx.append((x, y)) vertical_pos_count += 1 y = original_y # 检查水平方向 if level_pos_count < 2 and level_pos_count==0: x += 1 if (x, y) in lunk_pos: diry.append((x, y)) level_pos_count += 1 x = original_x if level_pos_count < 2: x -= 2 if (x, y) in lunk_pos: diry.append((x, y)) level_pos_count += 1 x = original_x distance_vertical = pz.EuclideanDis(dirx[0], dirx[1]) distance_level = pz.EuclideanDis(diry[0], diry[1]) if distance_vertical < distance_level: result.append(["Vertical",distance_vertical]) else: result.append(["Horizontal", distance_level]) return result 请帮我优化代码

可以优化的几个方面包括：
1. 减少重复计算：在检查垂直和水平方向时，可以将相同的代码抽取出来，避免重复计算。可以使用一个循环来遍历方向并判断重合点的情况。
2. 简化条件判断：可以将 `vertical_pos_count==0` 和 `level_pos_count==0` 的条件判断去掉，因为在进入到这个逻辑之前已经进行了相应的判断。
3. 提前结束循环：在找到两个重合点后，可以使用 `break` 语句提前结束循环，避免不必要的迭代。
4. 返回结果的位置：将 `return result` 移动到循环结束后，确保返回所有结果。

下面是优化后的代码：

def collect_points(random_gujiapoints, lunk_pos):
    """
    :param random_gujiapoints:
    :param lunk_pos:
    :return:
    """
    result = []
    for point in random_gujiapoints:
        dirx = []  # 相同x
        diry = []  # 相同y
        # 计数器，记录与 lunk_pos 重合的点数
        vertical_pos_count = 0
        level_pos_count = 0
        x, y = point
        original_y = y
        original_x = x
        # 检查垂直方向
        for _ in range(2):
            y += (-1) ** _  # 在循环中通过取反来实现1和-1的切换
            if (x, y) in lunk_pos:
                dirx.append((x, y))
                vertical_pos_count += 1
                y = original_y
                if vertical_pos_count == 2:
                    break
        # 检查水平方向
        for _ in range(2):
            x += (-1) ** _  # 在循环中通过取反来实现1和-1的切换
            if (x, y) in lunk_pos:
                diry.append((x, y))
                level_pos_count += 1
                x = original_x
                if level_pos_count == 2:
                    break
        distance_vertical = pz.EuclideanDis(dirx[0], dirx[1])
        distance_level = pz.EuclideanDis(diry[0], diry[1])
        if distance_vertical < distance_level:
            result.append(["Vertical", distance_vertical])
        else:
            result.append(["Horizontal", distance_level])
    return result

这样做的好处是减少了重复计算，简化了条件判断，并且提前结束了循环。同时，将返回结果的位置放在正确的位置上，确保返回所有结果。