从元组列表中，获取最接近给定值的元组答案

【问题标题】：from list of tuples, get tuple closest to a given value从元组列表中，获取最接近给定值的元组
【发布时间】：2015-02-05 08:19:56
【问题描述】：

给定一个包含坐标的元组列表，我想找出哪个坐标最接近我在输入中给出的坐标：

cooList = [(11.6702634, 72.313323), (31.67342698, 78.465323)]
coordinate = (11.6702698, 78.113323)
takenearest(myList, myNumber)
...
(11.6702634, 72.313323)

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【问题讨论】：

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你如何定义距离？

标签： python list tuples coordinates

【解决方案1】：

为了您的数据

cooList = [(11.6702634, 72.313323), (31.67342698, 78.465323)]
coordinate = (11.6702698, 78.113323)

最短的 Pythonic 答案是：

nearest = min(cooList, key=lambda x: distance(x, coordinate))

使用函数 distance(a, b) 将点 a 和 b 之间的距离返回为浮点数，您必须自己定义。

现在您必须决定如何计算距离：使用简单的a² + b² = c²、一些地理公式或专用库。

【讨论】：

出现错误：NameError: global name 'distance' is not defined
@Jothimani 请不要告诉我你不能谷歌python points distance
@Jothimani：您可以使用math.hypot() 函数来计算欧几里得距离。但是请注意，您实际上并不需要实际距离来找到最近的 d1 < d2 — 进行距离比较时的一个常见加速方法是使用距离 squared，这避免了计算- 昂贵的平方根以获得实际距离。这是因为对于正数，如果 d1 < d2 则 d1² < d2² 也为真。

【解决方案2】：

如果我理解正确，您需要列表中与给定坐标距离最短的坐标。这意味着您可以像这样遍历列表：

def closest_coord(list, coord):
    closest = list[0]
    for c in list:
        if distance(c, coord) < distance(closest, coord):
            closest = c
    return closest

要计算两个变量之间的距离，只需使用毕达哥拉斯。

def distance(co1, co2):
    return sqrt(pow(abs(co1[0] - co2[0]), 2) + pow(abs(co1[1] - co2[2]), 2))

我希望这会有所帮助！

【讨论】：

您可以跳过sqrt 以提高速度。
我知道，对于这种情况，它会起作用，但是，返回的值将不再是两点之间的距离。如果@Jothimani 需要特殊的速度，因为他们的列表有点大（例如），他们可以修改代码以使其符合他们的需求。

【解决方案3】：

>>> min(cooList, key=lambda c: (c[0]- coordinate[0])**2 + (c[1]-coordinate[1])**2)
(11.6702634, 72.313323)

【讨论】：

呃。为什么不使用一些 Python 函数，例如 min 或 math.hypot？无需重新发明轮子......
@sloth 在这里。 ;-)
你也可以使用key=lambda c: math.hypot(c[0]- coordinate[0], c[1]-coordinate[1])。请注意，您还有一个错字：coordinate[0] 而不是 coordinate[1]
感谢指正。我同意 math.hypot 在某种意义上更好，但有时我认为数学库确实过度设计了。
欧几里得距离对经纬度不是很有用。对于小距离来说还可以，但对于较大的距离和/或在两极附近的地区，效果就不太好了。