np.mean(dist.pdist(u_))计算的是曼哈顿距离还是欧几里得距离

时间: 2024-02-26 13:55:00 浏览: 45

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在MATLAB编程环境中，计算两点之间距离的问题是一个常见的任务，特别是在地理信息系统（GIS）和导航系统中。"sw_dist.rar_dist matlab_matlab中dist_sw_dist matlab_两点之间距离_经纬度"这个标题揭示了我们讨论的主题，即使用MATLAB来计算基于经纬度的两点之间的距离。"dist_matlab"、"sw_dist_matlab"、"两点之间距离"和"经纬度"这些标签进一步明确了我们要解决的具体问题。 "sw_dist.m"这个文件名暗示这是一个MATLAB脚本，它可能包含了计算这种距离的函数或代码。"www.pudn.com.txt"可能是提供额外信息的文本文件，如示例数据或使用说明，但在这里我们主要关注MATLAB代码部分。在地球上，两点之间的最短距离通常通过大圆航线计算，这是基于球面几何的。在MATLAB中，我们可以利用Haversine公式或者Vincenty公式来实现这一计算，这两个公式考虑了地球的曲率。Haversine公式相对简单，适用于大多数情况，而Vincenty公式更精确，但计算过程复杂一些。 Haversine公式的基本步骤如下： 1. 将经纬度转换为弧度。 2. 计算两纬度差的平方的一半（haversin）。 3. 计算两经度差的平方的一半（同样应用haversin）。 4. 取两个haversin结果的和。 5. 将和乘以地球半径的平方，再取平方根。 6. 最后乘以地球半径得到距离。 MATLAB代码可能如下： ```matlab function distance = haversine(lat1, lon1, lat2, lon2) R = 6371; % 地球平均半径，单位：公里 phi1 = deg2rad(lat1); % 第一点的纬度转为弧度 phi2 = deg2rad(lat2); % 第二点的纬度转为弧度 delta_phi = deg2rad(lat2-lat1); % 纬度差转为弧度 delta_lambda = deg2rad(lon2-lon1); % 经度差转为弧度 a = sin(delta_phi/2)^2 + cos(phi1) * cos(phi2) * sin(delta_lambda/2)^2; c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1-a)); distance = R * c; % 距离，单位：公里 end ``` 这个`haversine`函数接受四个参数，分别是起点和终点的纬度和经度，所有坐标都应以度为单位。返回值`distance`是两点之间的距离，单位为公里。如果你需要更精确的计算，可以使用Vincenty公式，它考虑了地球的扁平率，但实现起来会更复杂一些。在实际应用中，你可能需要处理大量的坐标对，因此可以将输入数据存储在结构体数组或矩阵中，然后通过循环调用`haversine`函数来批量计算。记住，在处理经纬度时，确保它们都在有效的范围内，即纬度在-90到90之间，经度在-180到180之间。通过`sw_dist.m`这个文件，你可以学习如何在MATLAB中编写这样的功能，并将其集成到你的项目中，无论是在数据分析、地图绘制还是其他GIS相关的应用中。如果你有`www.pudn.com.txt`文件中的额外信息，它可以帮助你更好地理解`sw_dist.m`的工作原理和使用方法。

默认情况下，SciPy库中pdist函数计算的是欧几里得距离。因此，np.mean(dist.pdist(u_))计算的是矩阵u_中每个向量之间的欧几里得距离的平均值。如果想要计算曼哈顿距离，可以在调用pdist函数时指定metric参数为"cityblock"。例如，np.mean(dist.pdist(u_, metric='cityblock'))将计算矩阵u_中每个向量之间的曼哈顿距离的平均值。

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np.mean(dist.pdist(u_))计算的是曼哈顿距离还是欧几里得距离

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np.mean(dist.pdist(u_))

def dist_matrix_dtw_window(x,y,window): N = x.shape[0] M = y.shape[0] W = np.max([window, abs(N-M)]) dist_mat_dtw_window = np.zeros((N,M)) for i in range(N): for j in range(M): dist_mat_dtw_window[i,j] = np.inf dist_mat_dtw_window[0,0] = 0

self.matrix = np.full((self.num_words, self.num_words), avg_dist)

self.dist_func = dist_func

import numpy as np np.random.seed(1) features_matrix = (116.429283, 39.858192) dist_matrix = np.sqrt(((np.expand_dims(features_matrix,0) - np.expand_dims(features_matrix, 1))**2).sum(axis = 2)) print(dist_matrix)

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怎么利用已经保存好的stereo_right_mtx.npy,stereo_right_dist.npy,stereo_left_mtx.npy,stereo_left_dist.npy,R_left2right.npy,T_left2right.npy进行双目矫正

# 计算欧几里得距离 def i_euclid_dist(x, y):

np.median.dist

skel, distance = morphology.medial_axis(img, return_distance=True) # 图片细化（骨架提取） dist_on_skel = distance * skel # dist_on_skel = dist_on_skel.astype(np.uint8) * 255 cv2.imwrite("skeleton_gaussian_1.bmp", dist_on_skel)

np.sort(dist[distance_type][channel, :])[-tailsize:]的作用

OpenCV 欧几里得距离和曼哈顿距离去吧

sortedDistIndex = np.argsort(dist)

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