Python“循环法”

Question

给定多个 (x,y) 有序对，我想比较它们之间的距离。 因此，假设我有一个有序对列表：

pairs = [a,b,c,d,e,f]

我有一个函数，它接受两个有序对并找到它们之间的距离：

def distance(a,b):
    from math import sqrt as sqrt
    from math import pow as pow
    d1 = pow((a[0] - b[0]),2)
    d2 = pow((a[1] - b[1]),2)
    distance = sqrt(d1 + d2)
    return distance

如何使用此函数将每个有序对与每个其他有序对进行比较，最终找到两个有序对他们之间的距离最大？

Psuedopsuedocode：

     distance(a,b)
     distance(a,c)
     ...
     distance(e,f)

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

在 python 2.6 中，您可以使用 itertools.permutations

import itertools
perms = itertools.permutations(pairs, 2)
distances = (distance(*p) for p in perms)

或

import itertools
combs = itertools.combinations(pairs, 2)
distances = (distance(*c) for c in combs)

Answer 2

try:

    from itertools import combinations

except ImportError:

    def combinations(l, n):
        if n != 2: raise Exception('This placeholder only good for n=2')
        for i in range(len(l)):
            for j in range(i+1, len(l)):
                yield l[i], l[j]


coords_list = [(0,0), (3,4), (6,8)]

def distance(p1, p2):
    return ( ( p2[0]-p1[0] ) ** 2 + ( p2[1]-p1[1] )**2 ) ** 0.5

largest_distance, (p1, p2) = max([
     (distance(p1,p2), (p1, p2)) for (p1,p2) in combinations(coords_list, 2)
     ])


print largest_distance, p1, p2

Answer 3

尝试：

max(distance(a, b) for (i, a) in enumerate(pairs) for b in pairs[i+1:])

这可以避免身份比较（例如，距离（x，x），距离（y，y）等）。 它还避免了进行对称比较，因为 distance(x, y) == distance(y, x)。

---

更新：我喜欢Evgeny的解决方案 更好地使用 itertools ，因为它更简洁地表达了您想要做的事情。 我们的两种解决方案都做同样的事情。 （注意：确保您使用组合，而不是排列——那样会慢很多！）

Answer 4

稍微相关的是，您不必自己计算欧几里德距离，有 math.hypot：

In [1]: a = (1, 2)
In [2]: b = (4, 5)
In [3]: hypot(a[0]-b[0], a[1]-b[1])
Out[3]: 4.2426406871192848

Answer 5

如果您不介意在两次相同的两点之间进行距离计算，

max( [distance(a, b) for a in pairs for b in pairs] )

则以下方法将找到最大距离：为了获得 a 和 b 对，请执行以下操作：

import operator
max( [((a,b), distance(a, b)) for a in pairs for b in pairs], key=operator.itemgetter(1))

您可以将此与 John Feminella 的解决方案结合起来获得 (a,b) 元组而不进行额外的距离比较