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Python 从元组列表中，获取最接近给定值的元组

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给定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)
请让我知道…

如果我理解正确，您需要列表中与给定坐标距离最小的坐标。这意味着您可以像这样循环浏览列表：

def closest_coord(list, coord):
    closest = list[0]
    for c in list:
        if distance(c, coord) < distance(closest, coord):
            closest = c
    return closest
我希望这有帮助

如果我没弄错，您需要列表中与给定坐标距离最小的坐标。这意味着您可以像这样循环浏览列表：

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

>>> min(cooList, key=lambda c: (c[0]- coordinate[0])**2 + (c[1]-coordinate[1])**2)
(11.6702634, 72.313323)
我希望这有帮助

查看您的数据

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

cooList = [(11.6702634, 72.313323), (31.67342698, 78.465323)]
coordinate = (11.6702698, 78.113323)
最短的蟒蛇式答案是：

nearest = min(cooList, key=lambda x: distance(x, coordinate))
使用函数distancea，b将点a和点b之间的距离作为浮点值返回，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。

获取您的数据

cooList = [(11.6702634, 72.313323), (31.67342698, 78.465323)]
coordinate = (11.6702698, 78.113323)
最短的蟒蛇式答案是：

nearest = min(cooList, key=lambda x: distance(x, coordinate))
使用函数distancea，b将点a和点b之间的距离作为浮点值返回，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。

展示您的尝试。如果您向我们展示您已经尝试过的，它将帮助我们提供更好的答案。这样你就不会说哦，谢谢你的帮助，但我已经试过了。你如何定义距离？展示你的尝试。如果你展示你已经尝试过的，它将帮助我们给你一个更好的答案。这样你就不会说哦，谢谢你的帮助，但我已经试过了。如何定义距离？可以跳过sqrt以提高速度。我知道，在这种情况下，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，他们可以修改代码使其符合他们的需要。你可以跳过sqrt以提高速度。我知道，在这种情况下，这将起作用，但是，返回的值将不再是两点之间的距离。如果@Jothimani需要特别的速度，因为他们的列表有点大，例如，他们可以修改代码，使其符合他们的需要。啊。为什么不使用一些pythonic函数，比如min或math.hypop？没有必要重新发明轮子……@sloth在这里-您还可以使用key=lambda c:math.hypotc[0]-坐标[0]，c[1]-坐标[1]。请注意，您还有一个输入错误：坐标[0]而不是坐标[1]，谢谢您的更正。我同意math.hypot在某种意义上更好，但有时我认为math库设计得太过了。欧几里德距离对于纬度和经度不是很有用。小距离也可以，但大距离和/或靠近两极的地区效果不太好。为什么不使用一些pythonic函数，比如min或math.hypop？没有必要重新发明轮子……@sloth在这里-您还可以使用key=lambda c:math.hypotc[0]-坐标[0]，c[1]-坐标[1]。请注意，您还有一个输入错误：坐标[0]而不是坐标[1]，谢谢您的更正。我同意math.hypot在某种意义上更好，但有时我认为math库设计得太过了。欧几里德距离对于纬度和经度不是很有用。小距离也可以，但在较大距离和/或两极附近区域效果不太好。有一个错误：NameError:全局名称“distance”不是defined@Jothimani请不要告诉我你不能用谷歌搜索python点distance@Jothimani：您可以使用该函数计算欧几里德距离。但是，请注意，查找d1