Python 如何计算阵列的内部距离

我试图计算数组中两个连续项的内部值之间的距离

例如：

>>> _array=[(5, 10), (15, 20), (25, 30), (35, 40)]
>>> np_array=[np.array(x) for x in _array]
>>> distance=[x - np_array[i - 1] for i, x in enumerate(np_array)][1:]
>>> distance
[array([10, 10]), array([10, 10]), array([10, 10])]

上面的示例计算项目之间的距离。我真正想要的是数组中任意两个连续项的内部属性之间的距离，即

(15-10),(25-20),(35-30)

所需输出：

[（5）、（5）、（5）]

---

有什么关于如何进行的建议吗？谢谢。

首先，因为将非NumPy数据结构与NumPy一起使用会破坏整个要点：

_array = numpy.asarray(_array)

然后，只需切片并减去：

distances = array[1:, 0] - array[:-1, 1]

---

array[1:，0]

获取第一个点之后所有点的第一个坐标，

array[：-1，1]

获取最后一个点之前所有点的第二个坐标，并按元素应用减法。

首先，因为将非NumPy数据结构与NumPy一起使用会破坏整个点：

_array = numpy.asarray(_array)

import numpy as np

a = np.array([(5, 10), (15, 20), (25, 30), (35, 40)])

a[1:, 0] - a[:-1, 1]

然后，只需切片并减去：

distances = array[1:, 0] - array[:-1, 1]

---

array[1:，0]

获取第一个元组后所有点的第一个坐标，

array[：-1，1]

获取最后一个元组前所有点的第二个坐标，并按元素应用减法。

只需访问当前元组的索引

[0]

，访问前一个元组的索引

[1]

：

import numpy as np

a = np.array([(5, 10), (15, 20), (25, 30), (35, 40)])

a[1:, 0] - a[:-1, 1]

distance = [x[0] - np_array[i - 1][1] for i, x in enumerate(np_array)][1:]

---

只需访问当前元组的索引

[0]

，访问上一个元组的索引

[1]

：

distance = [x[0] - np_array[i - 1][1] for i, x in enumerate(np_array)][1:]

---

如果OP使用NumPy，那么使用循环和列表理解几乎会破坏NumPy的所有好处。@user2357112，非常感谢您的洞察力。我真的很想利用numpy速度带来的好处。虽然这样做有效，但如果OP使用numpy，使用循环和列表理解进行操作几乎会破坏numpy的所有好处。@user2357112，非常感谢您的洞察力。我真的很想利用numpy speed带来的好处。