Python 用二维坐标之间的距离填充numpy zero数组

我想以前有人问过这个问题，但我正在尝试实现以下内容：我有一个元组列表，其中包含我拥有的N个粒子的二维坐标。我定义了一个numpy.zeros（（N，N））数组来存储它们之间的距离。我怎么能做到最快

提前感谢您的帮助！：）

编辑添加：我已经编写了一个函数来测量两个元组之间的距离，并且想知道如何迭代它

我的测距功能：

def calc_距离（p1、p2）：
距离=numpy.linalg.norm（p1-p2）
返回距离

距离矩阵是您需要的：

coords = [(0,0), (1,1), (3,2)]

from scipy.spatial import distance_matrix

distance_matrix(coords, coords)

输出：

array([[0.        , 1.41421356, 3.60555128],
       [1.41421356, 0.        , 2.23606798],
       [3.60555128, 2.23606798, 0.        ]])

---

距离矩阵就是您要寻找的：

coords = [(0,0), (1,1), (3,2)]

from scipy.spatial import distance_matrix

distance_matrix(coords, coords)

输出：

array([[0.        , 1.41421356, 3.60555128],
       [1.41421356, 0.        , 2.23606798],
       [3.60555128, 2.23606798, 0.        ]])

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嘿，万分感谢，这正是我想要的！编辑：有没有办法用numpy做到这一点？嘿，万分感谢，这正是我想要的！编辑：有没有办法用numpy做到这一点？