问题标签 [euclidean-distance]

Is there a code/library that can calculate a Voronoi diagram for planes (parallelograms) in 3D? I checked Qhull and it seems it can only work with points, in its examples Voro++ works with different size of spheres but I couldn't find anything for polygons.

In this image (sample planes in 3d) the parallelograms are 3D since they have a thickness, but in this case the thickness will be zero.!

我想计算 2 个数组之间的多维（24 维）欧几里得距离。我正在使用 numpy-Scipy。

这是我的代码：

但是，我曾经scipy.spatial.distance.cdist(A[numpy.newaxis,:],B,'euclidean')计算欧几里登距离。

但它给了我一个错误

我似乎不明白。

我查了一下，scipy.spatial.distance.pdist但不明白如何使用它？

还有其他更好的方法吗？

我们正在做一个车辆计数项目（使用 OpenCV）。现在我们必须找到从一帧中物体的质心到相邻帧的欧几里得距离？在我们的项目中，我们已经完成了寻找质心的工作。

我pdist用来计算三维点之间的欧几里得距离（在 Matlab 中）。但是，我有一些无法从矩阵中删除的坐标，但我想pdist忽略它们。

我尝试用 's 覆盖我想忽略的值NaN，但pdist仍然在计算中使用它们。有没有办法让 pdist 在它的过程中忽略一个值？

我正在编写一个程序来根据颜色和我使用欧几里德距离算法将两个图像相互比较但是当我运行它并传入两个图像时我得到一个距离然后当我传入相同的图像但反过来我得到一组完全不同的结果。

这是正常的还是答案应该是一样的？

我用来计算欧几里得距离的语句是：

目前我正在使用pdistMatlab 中的函数来计算三维笛卡尔系统中各个点之间的欧几里得距离。我这样做是因为我想知道哪个点与所有其他点（中心点）的平均距离最小。的语法pdist如下所示：

但是因为 pdist 返回距离的一​​维数组，所以没有简单的方法可以（直接）确定哪个点的平均距离最小。这就是我使用squareform然后计算最小平均距离的原因，如下所示：

对每列的距离进行平均，变量j是具有最小平均距离的列（和点）的索引。

这行得通，但是 squareform 需要很多时间（这段代码重复了数千次），所以我正在寻找一种优化它的方法。有谁知道一种更快的方法来从结果中推断出平均距离最小的点pdist？

我想使用字符串相似度函数在我的数据库中查找损坏的数据。

我遇到了其中几个：

• 哈罗，
• 雅罗-温克勒，
• 莱文斯坦，
• 欧几里得和
• Q-克，

我想知道它们之间有什么区别以及它们在什么情况下效果最好？

如何找到与给定点相距特定距离的直线上的点。我正在用 C 编写这段代码，但我没有得到正确的答案..你能指导我做错什么吗？

我得到了 x1,y1,x2,y2 值和留下的距离。使用这些我可以找到斜率 m 和 y 截距也很好。现在，我需要在连接这两个点的直线上找到距离点 x1,y1 10 个单位的点。我似乎在这里出错了。这是我写的代码。

我有这个要求：我有一个点列表，对于每个点我都有 X、Y 坐标。

我的目标是找到这些点之间的最佳路径（我必须使用所有点）。例如：

A(xa, ya), B(xb, yb), C(xc, yc), D(xd, yd), E(x, y) 我用两点之间的欧式距离计算

我的最佳路径是例如：D、E、A、C、B

我怎么能做这个？

编写了一个存储船舶数据的二叉搜索树，搜索的关键是它们的声学特征。

在搜索树时，我想返回具有正确签名的船或与搜索到的签名最匹配的船。（通过查看哪艘船的欧几里得距离最近）。

我遇到的问题是如何比较签名而不是它们的实际数值。那么这意味着执行的任何搜索都是顺序的而不是二进制的？

有任何想法吗？