用numpy计算数组连续点之间的欧氏距离

Question

我有一个数组描述了折线（连接的直线段的有序列表），如下所示：

points = ((0,0),
          (1,2),
          (3,4),
          (6,5),
          (10,3),
          (15,4))
points = numpy.array(points, dtype=float)

目前，我使用以下循环获得段距离列表：

segdists = []
for seg in xrange(points.shape[0]-1):
    seg = numpy.diff(points[seg:seg+2], axis=0)
    segdists.append(numpy.linalg.norm(seg))

相反，我希望使用一些原生的Scipy / Numpy函数来应用单个函数调用，而不使用循环。

我能得到的最接近的是：

from scipy.spatial.distance import pdist
segdists = pdist(points, metric='euclidean')

但在后一种情况下，segdists提供了每个距离，我想只得到相邻行之间的距离。

另外，我宁愿避免创建自定义函数（因为我已经有了一个可行的解决方案），而是使用本机函数的更多“numpythonic”。

Answer 1

这是一种方式：

使用矢量化np.diff计算增量：

d = np.diff(points, axis=0)

然后使用np.hypot计算长度：

segdists = np.hypot(d[:,0], d[:,1])

或使用更明确的计算：

segdists = np.sqrt((d ** 2).sum(axis=1))