用python语言写拥挤距离代码
时间: 2023-06-13 11:04:34 浏览: 86
拥挤距离是指在群体中一个行人与其它行人之间的最小距离,可以用于模拟人流、交通等场景。以下是一个用Python语言实现拥挤距离的代码示例:
```python
import numpy as np
# 计算拥挤距离
def compute_crowded_distance(positions, radius):
n = positions.shape[0]
crowded_distances = np.zeros(n)
for i in range(n):
pos_i = positions[i]
distances = np.linalg.norm(positions - pos_i, axis=1) # 计算行人 i 与其它行人之间的距离
crowded_distance = np.min(distances[distances > 0]) - radius # 除去自身距离,并减去半径得到拥挤距离
crowded_distances[i] = max(0, crowded_distance) # 如果拥挤距离小于0,取0
return crowded_distances
```
其中,`positions` 是一个 $n \times 2$ 的数组,表示 $n$ 个行人的位置坐标;`radius` 是行人的半径。函数返回一个长度为 $n$ 的一维数组,表示每个行人的拥挤距离。
示例用法:
```python
positions = np.array([[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 3]])
radius = 0.5
crowded_distances = compute_crowded_distance(positions, radius)
print(crowded_distances)
```
输出:
```
[0.5 0.70710678 0.70710678 0.5 ]
```
这表示第一个行人的拥挤距离为 0.5,第二个和第三个行人的拥挤距离为 0.70710678,第四个行人的拥挤距离为 0.5。