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Arrays 如何使用欧几里德距离访问最相似行上的特定项？

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Arrays 如何使用欧几里德距离访问最相似行上的特定项？,arrays,python-3.x,numpy,Arrays,Python 3.x,Numpy,我有一个数组列表： L = ( array1, array2, array3, array4... ) 这个列表是从一个Pandas数据帧开始创建的，因此，旧数据帧的每一行现在都是列表中的一个数组 使用欧几里德距离，我想： 遍历所有数组 仅选择第二项包含在10和100之间的数组 给定一个数组arr1，选择最相似的一个（比如arr4） 将arr4中的2nd项替换为arr1 要将其可视化： 遍历所有数组 L = ([87, 30, 45, 99],

我有一个数组列表：

L = ( array1,
      array2,
      array3,
      array4... )
这个列表是从一个Pandas数据帧开始创建的，因此，旧数据帧的每一行现在都是列表中的一个数组

使用欧几里德距离，我想：

  • 遍历所有数组
  • 仅选择第二项包含在
    10
    和
    100
    之间的数组
  • 给定一个数组
    arr1
    ，选择最相似的一个（比如
    arr4
    ）
  • 将
    arr4
    中的2nd项替换为
    arr1
    • 要将其可视化：

  • 遍历所有数组

     L = ([87, 30,  45,  99],
     [11,  21,  31,  41],
     [560, 47,  85,  328],
     [167, 32,  98,  379] )
  • 仅选择第二项包含在
    10
    和
    100

    L = ([87,  30,  45,  99],
     [11,  21,  31,  41],
     [560, 47,  85,  328],
     [85,  33,  43,  97] )
  • 给定一个数组
    arr1
    ，选择最相似的一个（比如
    arr4
    ）

    现在让我们呼吁简化：

    p=30（数组1，第2个元素）

    X=32（数组4，第2个元素）

  • 更换
    arr1
    2档位置（X）内
    arr4
    （p）中的2档项目

    • 对于任何有用的提示，许多人都表示感谢和感谢

    将numpy导入为np
L=np.数组([
[87, 30,  45,  99],
[11,  21,  31,  41],
[560, 47,  85,  328],
[167, 32,  98,  379]
])
    对于第2点，您可以使用
    np.where
    ，它返回一个condition.nonzero（）数组，该数组指示condition在哪里为True。然后你可以把这个数组作为索引

    
结果=L[np.其中（（L[：，1]>10）和（L[：，1]

    array 1 = ( [87, 30,  45,  99] )

array 4 = ( [85, 32,  43,  97] )

    

    array 1 = ([87, 32, 45, 99])