Question

我有一个字典（称为oxygen_position_dict），由以下内容组成：

 {'a': (0, 0, 0), 'b': (3.3, 0, 0), 'c': (3.3, 0, 3.3), 'd': (0, 0, 3.3)}

我还有一个固定的元组，称为k_1

 k_1 = (1.65, 8.25, 1.65)

并且我试图让for循环遍历字典中的值，并且仅对以下值进行距离函数计算

 def distance(x1, y1, z1, x2, y2, z2):
     return sqrt(((x1 - x2)**2 + (y1 - y2)**2 + (z1 - z2)**2))

以下是我的尝试：

 for x in oxygen_position_dict.values():
      print(distance(*(x + k_1)))

但是，输出是

 8.573651497465942
 8.573651497465942
 8.573651497465942
 8.573651497465942

仅是第一个字典值的距离计算的输出！

如何在保持k_1不变的情况下迭代整个值呢？感谢您的帮助！

Answer 1

元组传递给您的函数是

(0, 0, 0, 1.65, 8.25, 1.65)
(3.3, 0, 0, 1.65, 8.25, 1.65)
(3.3, 0, 3.3, 1.65, 8.25, 1.65)
(0, 0, 3.3, 1.65, 8.25, 1.65)

给出向量的差异

(-1.65, -8.25, -1.65)
(1.65, -8.25, -1.65)
(1.65, -8.25, 1.65)
(-1.65, -8.25, 1.65)

现在加上那些平方将得到相同的结果。

使用scipy，您将免费获得距离：

from scipy.spatial import distance

for x in oxygen_position_dict.values():
    print(distance.euclidean(k_1, x))

numpy也可以使事情变得简单：

import numpy as np

oxygen_position_dict = {'a': np.array((0, 0, 0)), 
                        'b': np.array((3.3, 0, 0)),
                        'c': np.array((3.3, 0, 3.3)),
                        'd': np.array((0, 0, 3.3))}

k_1 = np.array((1.65, 8.25, 1.65))

for x in oxygen_position_dict.values():
    print(np.linalg.norm(k_1 - x))

Answer 2

显然（经过一些测试），您的代码很好！主要问题是所有值的距离都相同。我尝试手动进行计算，似乎是这样。因此，要么您真的很幸运使用这些值，要么distance（）不能正常工作。

Answer 3

检查以下代码：

导入数学

def distance(p0, p1):
    return math.sqrt((p0[0] - p1[0])**2 + (p0[1] - p1[1])**2 + (p0[2] - p1[2])**2)

d =  {'a': (0, 0, 0), 'b': (3.3, 0, 0), 'c': (3.3, 0, 3.3), 'd': (0, 0, 3.3)}
k_1 = (1.65, 8.25, 1.65)

for k,v in d.items():
    print(k,'-',distance(k_1,v))

输出：

a - 8.573651497465942
b - 8.573651497465942
c - 8.573651497465942
d - 8.573651497465942

您所有的距离值都相同。

在我的函数中循环浏览字典值

3 个答案: