嵌套的 for 循环只运行一次答案

【问题标题】：Nested for loops only run once嵌套的 for 循环只运行一次
【发布时间】：2018-07-24 06:53:50
【问题描述】：

我正在尝试在 python 中运行最近邻排序。我有一个充满点的dataFrame，例如：

       x      y
1     10   10.0
2     26   11.0
3     27   20.0
4     36   19.0
...

最多 1000 点。我试图通过到数据帧中任何未使用点的最短距离对这些点进行排序。我目前用来进行这种排序的代码如下所示。

for j in range(0, len(data)-2):
    minDist = 1000000
    k = j+1
    for i in range(k, len(data)-1):
        #dist1 = distance.euclidean(j, i+1)
        dist2 = distance.euclidean(j, i)

        if(dist2<minDist):
            minDist = dist2
            print(minDist)
            minI = data.iloc[i]

    b, c = data.iloc[j+1].copy(), data.iloc[i].copy()
    data.iloc[j+1],data.iloc[i] = c, b

但是，当我运行这段代码时，我的输出数据文件只移动了一个数据点，这不是正确的数据点，如下所示：

         x      y
1     10.0   10.0
2    624.0  436.0
3     26.0   11.0
4     27.0   20.0

我认为嵌套的 for 循环存在一些问题，但我不确定。我的 for 循环有什么错误吗？还是只是我在 Python 中处理问题的方式有问题？

【问题讨论】：

我建议你学习如何调试你的代码。阅读ericlippert.com/2014/03/05/how-to-debug-small-programs 了解一些很棒的入门技巧。
有些相关：stackoverflow.com/questions/48174398/…
该代码应该引发IndentationError。请修正缩进，以便我们知道您的代码的真实样子。
缩进错误！
复制后缩进错误，致歉。已修复。

标签： python pandas for-loop dataframe nested-loops

【解决方案1】：

如果您尝试嵌套 for 循环，那么您做错了，因为第一个 for 循环使用的缩进不正确。要嵌套它们，您必须执行以下操作：

for j in range(0, len(data)-2):
    minDist = 1000000
    k = j+1
    for i in range(k, len(data)-1):
        #dist1 = distance.euclidean(j, i+1)
        dist2 = distance.euclidean(j, i)

        if(dist2<minDist):
            minDist = dist2
            print(minDist)
            minI = data.iloc[i]

    b, c = data.iloc[j+1].copy(), data.iloc[i].copy()
    data.iloc[j+1],data.iloc[i] = c, b

【讨论】：

是的，对不起。它只是复制错误。这是我的代码的格式，我会在帖子中修复它

【解决方案2】：

问题的解决方案：

第二个循环没有相对于第一个循环进行迭代，因此添加了“k=j+1”行。

还添加了 minDist = 10000000，以确保第一次比较是正确的并且没有跳过初始点。

for j in range(0, len(data)-1):
minDist = 1000000
k = j+1
for i in range(k, len(data)):
    #dist1 = distance.euclidean(j, i+1)
    dist2 = distance.euclidean(data.iloc[j], data.iloc[i])

    if(dist2<minDist):
        minDist = dist2
        #print(minDist)
        minI = i

b, c = data.iloc[j+1].copy(), data.iloc[minI].copy()
data.iloc[j+1],data.iloc[minI] = c, b

【讨论】：