在Python中，什么'；求二维最接近整数的最佳方法是什么？

我有一个二维元组列表，未排序，大小为

n

size。我想找出哪个元组的维数与X和Y最接近。最好的方法是什么

target = (75, 75)
values = [
    (38, 61),
    (96, 36),
    (36, 40),
    (99, 83),
    (74, 76),
]

使用

目标

和

值

，该方法应生成答案

（74,76）

编辑

对于在这里登陆的任何人来说，这条路都会让我找到一个确切的方法：

def distance(item, target):
    return ((item[0] - target[0]) ** 2 + (item[1] - target[1]) ** 2) ** 0.5

best = min(values, key=lambda x: distance(x, target))

这是一个问题

首先取测试值的

x

减去最佳

x

值的平方

然后取测试值的

y

的平方减去最佳

y

值

最后，取步骤1加步骤2的平方根，它给出了距离

将此应用于列表中的所有项目，最低的数字（使用

min

功能）将为您提供最佳匹配

---

这是一种方法。

只是从另一个角度看待这个问题。由于这是一个笛卡尔平面问题，请将其转换为复杂平面并求解

def distance(tup1,tup2):
    """
        This question is unanswerable unless you can specify this

        examples for 2d (you can write more general N-dimensional code if you need):
        cartesian: math.sqrt((tup2[0]-tup1[0])**2 + (tup2[1]-tup1[1])**2)
        manhattan: (tup2[0]-tup1[0]) + (tup2[1]-tup1[1])
    """
    return # YOUR CODE HERE

min(values, key=lambda x:distance(target,x))

>>> min((abs(complex(*e)-complex(*target)),e) for e in values)[-1]
(74, 76)

---

，这个问题是无法回答的，除非你定义了“维度”的含义，以及“维度接近”的含义。哦，这里使用lambda，这就是我所缺少的+1.谢谢，您假设列表元素总是二维的，这是正确的。我将更新我的问题以获得最终代码，但这是答案。再次感谢。@sberry:哦，对不起，我应该编辑你的答案而不是回复。作为记录，还可以定义一个通用函数，

def distance to target（x）：返回距离（target，x）

（或者使用

functools.partial

，这是一种实现较差的函数）。如果

target

是一个全局变量，可以在keyfunc中将其声明为

global target

。在2d情况下，还有

math.hypot

。如果只是求最小值，则不需要求平方根（使d^2最小化的值也将使d最小化）。不过，这些只是一些调整，Python的开销非常大，每当我猜什么是没有计时的最快速度时，我就猜错了。。

>>> min((abs(complex(*e)-complex(*target)),e) for e in values)[-1]
(74, 76)