Python 使用字典查找附近的点

我正试图在字典中找到与其他点最近的点。在这本词典中，关键点是点坐标，如下所示

print d1
{(1, 1): 0, (2, 1): 1, (3, 1): 2, (10, 41):3}

这里的输出应该是另一个字典，其中键作为每个位置，值是附近点的列表。附近的点定义为距离任何其他点

+/-1

（如果没有附近的点，则可以将类似“nan”的值设置为一个值）

例如，此处的输出应如下所示：

{(1, 1): [(2,1)], (2, 1): [(1,1), (3,1)], (3, 1): [(2,1)], (10, 41): nan}

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您可以使用列表理解来迭代原始字典的键和值，并在字典中搜索类似的键。如果找不到任何键的结果，则持久、简单的筛选将创建

“nan”

：

d = {(1, 1): 0, (2, 1): 1, (3, 1): 2, (10, 41):3}
new_d = {a:[c for c, b in d.items() if any(abs(i-a[0]) == 1 or abs(i-a[-1])==1 for i in c) and c != a] for a, h in d.items()}
final_d = {a:"nan" if not b else b for a, b in new_d.items()}

使用

math.hypot（）的替代解决方案

：

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欢迎来到堆栈溢出！您似乎在要求某人为您编写一些代码。堆栈溢出是一个问答网站，而不是代码编写服务。请学习如何写有效的问题。似乎无法获得您的输出。我得到的结果如下：

{（1,1）：[（3,1），（10,41），（2,1）]，（2,1）：[（3,1），（10,41），（1,1）：[（10,41），（1,1），（2,1）]，（10,41）：[（3,1），（1,1），（2,1）]

除了你回答了一个非常糟糕的问题之外，你的答案毫无意义。如果关键点是点坐标，似乎需要使用类似的东西来确定它们之间的欧几里德距离（这对于确定“接近度”是必要的）。@user3067923这很奇怪，我没有收到

{（1,1）：[（3,1），（10,41），（2,1）]，（2,1）：[（3,1），（10,41），（1,1）]，（3,1:[（10,41），（1），（2,1）]，(10, 41): [(3, 1), (1, 1), (2, 1)]}

当我运行此代码时。您是否完全运行了上面发布的代码？@martineau关于

数学的好主意。hypot

。我在OP的帖子中忽略了欧几里德距离的概念。请参阅我最近的编辑。有点改进，但是数学是错误的。您需要将每对数据的x值和y值的差异传递给它点。即点

p1

和

p2

之间的距离将是

hypot（p2[0]-p1[0]，p2[1]-p1[1]）

。您也不需要所有这些

abs（）

调用，因为由于所涉及的

sqrt（）

（在

math.hypot（）

中），返回的距离将始终是非负值。

import math
new_d = {a:[c for c, b in d.items() if math.hypot(a[0]-c[0], a[1]-c[1])<= 1 and c != a] for a, h in d.items()}
final_d = {a:"nan" if not b else b for a, b in new_d.items()}

{(3, 1): [(2, 1)], (10, 41): 'nan', (1, 1): [(2, 1)], (2, 1): [(3, 1), (1, 1)]}