Python中二维网格的最近邻距离答案

【问题标题】：Nearest Neighbor Distances for a 2D Grid in PythonPython中二维网格的最近邻距离
【发布时间】：2021-07-05 23:55:16
【问题描述】：

我有一个二维网格上的离散点数据集，尺寸为 4x4，每个都有给定的 x 和 y 坐标，例如：

x_coord, y_coord
0.5     2.1
0.8     3.2
3.3     1.1
2.8     0.6
1.9     1.0

我想遍历每个网格点以找到到第三近邻的距离。所以我想知道以下坐标到第三近邻的距离：

[0,0]
[0,1]
[0,2]
[0,3]
[1,0]
[1,1]
[1,2]
[1,3]
[2,0]
[2,1]
[2,2]
[2,3]
[3,0]
[3,1]
[3,2]
[3,3]

我认为我的麻烦在于如何通过网格并计算到最近邻居的距离。我只是在学习 python，所以我在嵌套 for 循环方面的经验非常有限，但我猜这就是我需要的。

目前为止

from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
import numpy as np

x=[0.5,0.8,3.3,2.8,1.9]
y=[2.1,3.2,1.1,0.6,1.0]

myarray = np.array([x,y])
myarray_trans = np.transpose(myarray)
myarray_trans

nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=3, algorithm='ball_tree').fit(myarray_trans)
distances, indices = nbrs.kneighbors(myarray_trans)

现在使用它作为我的训练集，我需要遍历整个网格以从离散列表中找到到第三近邻的距离。我试过这个：

for i in range(0,4):
   for j in range(0,4):
      distances2[i,j], indices[i,j] = nbrs.kneighbors([i,j])

我收到一条错误消息，提示“预期的 2D 数组，得到 1D 数组：array=[0 0]

我必须在更大的数据集上执行此操作，该数据集的网格尺寸更像 500 x 500，所以这是一个示例。

【问题讨论】：

嘿，你最好在遇到错误时使用堆栈，这样我们就可以看到哪个调用失败了，而不是从你说的内容中猜测。

标签： python for-loop multidimensional-array nested nearest-neighbor

【解决方案1】：

根据我在https://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html、nbrs.kneighbors 上看到的内容，期望列表列表作为输入。这正是错误告诉您的内容。

在 python 中，nbrs.kneighbors([i,j]) 求值为 [3,8] 之类的列表，这是一个简单的列表，而不是多维数组

【讨论】：