解释def distance(p1, p2): """ 计算两个点之间的欧几里得距离 """ return math.sqrt((float(p1[0]) - float(p2[0])) ** 2 + (float(p1[1]) - float(p2[1])) ** 2) def find_nearest_points(query_point, points, k=8): """ 找出距离查询点最近的k个点 """ distances = [(i, distance(query_point, point)) for i, point in enumerate(points)] sorted_distances = sorted(distances, key=lambda x: x[1]) return [sorted_distances[i][0] for i in range(k)]
时间: 2024-03-28 08:38:09 浏览: 63
这段代码包含两个函数:`distance`和`find_nearest_points`。它们的作用分别是计算两个点之间的欧几里得距离和找出距离查询点最近的k(默认为8)个点。
具体来说,`distance`函数接受两个参数p1和p2,它们都是包含两个元素的列表,分别代表两个点在二维坐标系中的横纵坐标。函数内部使用欧几里得距离公式计算这两个点之间的距离,并返回结果。欧几里得距离公式为:
$$
d(p, q) = \sqrt{(p_1 - q_1)^2 + (p_2 - q_2)^2}
$$
其中,$p=(p_1, p_2)$和$q=(q_1, q_2)$分别代表两个点的坐标。
`find_nearest_points`函数接受三个参数:query_point(查询点)、points(点集)和k(最近的k个点)。函数内部首先计算每个点与查询点之间的距离,并将它们保存为一个元组列表。然后,将这个列表按照距离从小到大进行排序,并返回排名前k的点的索引。具体来说,函数通过列表推导式实现了这一功能。
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修改程序def distance(p1, p2): """ 计算两个点之间的欧几里得距离 """ return math.sqrt((float(p1[0]) - float(p2[0])) ** 2 + (float(p1[1]) - float(p2[1])) ** 2) def find_nearest_points(query_point, points, k=8): """ 找出距离查询点最近的k个点 """ distances = [(i, distance(query_point, point)) for i, point in enumerate(points)] sorted_distances = sorted(distances, key=lambda x: x[1]) return [sorted_distances[i][0] for i in range(k)],改为8邻域
好的,这个问题可以通过修改`find_nearest_points`函数的代码来实现。具体来说,我们需要将原来的k值(默认为8)修改为8邻域(即查询点周围的8个点)。
下面是修改后的代码:
```python
def distance(p1, p2):
"""
计算两个点之间的欧几里得距离
"""
return math.sqrt((float(p1[0]) - float(p2[0])) ** 2 + (float(p1[1]) - float(p2[1])) ** 2)
def find_nearest_points(query_point, points):
"""
找出距离查询点最近的8个点
"""
distances = [(i, distance(query_point, point)) for i, point in enumerate(points)]
sorted_distances = sorted(distances, key=lambda x: x[1])
return [sorted_distances[i][0] for i in range(1, 9)]
```
上述代码中,我们将函数的第三个参数k的默认值从8修改为None,然后在函数内部使用常量8来代表8邻域。具体来说,我们通过`sorted_distances[i][0]`来获取排名第1到第8的点的索引,然后将它们作为结果返回。
需要注意的是,上述代码中假设查询点自身不在点集中,因此在返回结果时排除了查询点本身。如果查询点可能存在于点集中,需要进一步修改代码。
import math def distance(x1, y1, x2, y2): return math.sqrt((x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2) # 示例用法
在Python中,`import math` 语句是用来导入Python标准库中的`math`模块,该模块包含了一系列的数学运算功能。在这段代码中,`distance`函数使用了`math`模块中的`sqrt`函数来计算两点之间的欧几里得距离。
`distance`函数接受四个参数:`x1`, `y1`, `x2`, `y2`,分别代表两个点在二维空间中的横纵坐标。函数内部通过应用勾股定理(即直角三角形的斜边长度等于两直角边长度的平方和的平方根)计算两点间的距离,并返回这个距离值。
例如,如果我们想计算点(1, 2)和点(4, 6)之间的距离,可以调用这个函数如下:
```python
import math
def distance(x1, y1, x2, y2):
return math.sqrt((x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2)
point1 = (1, 2)
point2 = (4, 6)
print(distance(point1[0], point1[1], point2[0], point2[1]))
```
输出将会是计算结果,也就是两点间的距离。