Python：如何从一行值创建完整的距离矩阵？

嗨，我想建立一个大小为10 x 10的距离矩阵，我已经生成了一个值列表，它是45个实数来填充10 x 10矩阵。距离矩阵也称为对称矩阵，它是矩阵另一侧的镜像。我目前的情况是，我有45个值，我想知道如何创建距离矩阵，在矩阵的对角线部分填充0，并创建镜像矩阵，以形成完整的距离矩阵

例如，
1、2、4、3、5、6输出：
0,1,2,4
1,0,3,5
2,3,0,6

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4,5,6,0

谢谢。

所以，听起来您想使用numpy数组

import numpy as np
yourarray = np.zeros([10,10])

这将生成一个十乘十的数组，其中填充了零

然后，要填充它，您需要在一个三角形中步出，并用下一个值填充每个连续对象。因此，在每个对象都是下一个整数的基本情况下

count = 1
for ii in range(1,10):
    for jj in range(ii):
        yourarray[ii,jj] = yourarray[jj,ii] = count
        count +=1

如果您有一个包含45个要插入的数字的列表，则可以替换

yourarray[ii,jj] = yourarray[jj,ii] = count

与

其中vallist是45个对象的列表。在这种情况下，将代码开头的

count=1

替换为

count=0

（因为Python是0索引的）

详细信息

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为了避免填充对角线，jj被设置为

范围（ii）

。因为python中的range（N）返回

[0，1，2，…N-2，N-1]

，所以您永远不能拥有

jj=ii

。此外，由于jj只升到ii，但不会变大（如果jj也在范围（1,10）内，则会发生这种情况），这将只处理对角线正确一侧的数组的每一侧。

类似的情况如何

# Create a zero matrix of w x h
w, h = 10, 10
matrix = [[0] * w for i in range(h)] 

# List of your numbers
numbers = range(1,46)

# Fill your numbers in
# go one row at a time and fill until you reach the diagonal
for i in range(10):
    for j in range(0, i):
            matrix[i][j] = matrix[j][i] = numbers.pop(0)

# Print all rows
for row in matrix:
    print row

您得到的输出是：

[0, 1, 2, 4, 7, 11, 16, 22, 29, 37]
[1, 0, 3, 5, 8, 12, 17, 23, 30, 38]
[2, 3, 0, 6, 9, 13, 18, 24, 31, 39]
[4, 5, 6, 0, 10, 14, 19, 25, 32, 40]
[7, 8, 9, 10, 0, 15, 20, 26, 33, 41]
[11, 12, 13, 14, 15, 0, 21, 27, 34, 42]
[16, 17, 18, 19, 20, 21, 0, 28, 35, 43]
[22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 0, 36, 44]
[29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 0, 45]
[37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 0]

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假设要创建任意大小的距离矩阵：

import math

def distance_matrix(pattern):
    # to get the side length, solve for n where len(pattern) = n*(n + 1)/2 (triangular number formula)
    side_length = (int(math.sqrt(1 + 8 * len(pattern))) - 1) // 2 + 1
    assert (side_length * (side_length - 1)) // 2 == len(pattern), "Pattern length must be a triangular number."

    # create the grid
    grid = [[0] * side_length for i in range(side_length)]

    # fill in the grid
    position = 0
    for i in range(0, side_length - 1):
        for j in range(0, side_length - 1 - i):
            element = pattern[position]; position += 1
            grid[i][i + j + 1] = element # fill in the upper triangle
            grid[i + j + 1][i] = element # fill in the lower triangle

    return grid

def matrix_to_string(matrix): return "\n".join("\t".join(str(x) for x in row) for row in distance_matrix([1, 2, 4, 3, 5, 6]))

if __name__ == "__main__":
    print(matrix_to_string(distance_matrix([1, 2, 4, 3, 5, 6])))

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编辑：边长必须是整数。否则会出现错误：“float”对象不能解释为整数。解决方法是添加楼层分割操作符\

如果使用NumPy，这将是一个完美的工作，它返回一对适合选择矩阵上三角的索引数组。第一个参数是矩阵的边长，第二个参数是从哪个对角线开始：

In [1]: import numpy

In [2]: x = numpy.zeros([4, 4]) # 4x4 array of zeros

In [3]: x[numpy.triu_indices(4, 1)] = [1, 2, 4, 3, 5, 6]

In [4]: x
Out[4]: 
array([[ 0.,  1.,  2.,  4.],
       [ 0.,  0.,  3.,  5.],
       [ 0.,  0.,  0.,  6.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.]])

In [5]: x += x.T

In [6]: x
Out[6]: 
array([[ 0.,  1.,  2.,  4.],
       [ 1.,  0.,  3.,  5.],
       [ 2.,  3.,  0.,  6.],
       [ 4.,  5.,  6.,  0.]])

使用SciPy时，请使用：

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我对示例中的输入如何映射到输出感到困惑。如何从六个值中得到4x4矩阵？哈！我知道这件事在努比已经成为一件事了。

In [1]: import numpy

In [2]: x = numpy.zeros([4, 4]) # 4x4 array of zeros

In [3]: x[numpy.triu_indices(4, 1)] = [1, 2, 4, 3, 5, 6]

In [4]: x
Out[4]: 
array([[ 0.,  1.,  2.,  4.],
       [ 0.,  0.,  3.,  5.],
       [ 0.,  0.,  0.,  6.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.]])

In [5]: x += x.T

In [6]: x
Out[6]: 
array([[ 0.,  1.,  2.,  4.],
       [ 1.,  0.,  3.,  5.],
       [ 2.,  3.,  0.,  6.],
       [ 4.,  5.,  6.,  0.]])

>>> scipy.spatial.distance.squareform([1,2,3,4,5,6])
array([[ 0.,  1.,  2.,  3.],
       [ 1.,  0.,  4.,  5.],
       [ 2.,  4.,  0.,  6.],
       [ 3.,  5.,  6.,  0.]])