如何编写一个for循环来创建50个不同点之间的欧几里德距离矩阵？R

我已经创建了一个由50个随机生成的（x，y）对组成的矩阵，我需要将其转换为一个矩阵，显示从任何点（行中）到所有其他点（列中）的距离。这将导致对角线0，并且是一个50 x 50的矩阵

我将使用以下公式计算距离：

创建距离矩阵：

n = 50
x = round(runif(n)*1000)
y = round(runif(n)*1000)
coordinates = cbind(x,y)

head(coordinates)
       x   y
[1,] 266 478
[2,] 372 861
[3,] 573 438
[4,] 908 245
[5,] 202  71
[6,] 898  99

我尝试了以下方法，但正如您从

length（distance）

输出中看到的，distance中的元素数并不像我预期的那样为2500。此外，距离的第一个元素是445.4863，而不是我希望的0

distances = c()
for (i in 1:n)
  for (j in 1:n)
    distances[i] = sqrt((coordinates[j,2]-coordinates[i,2])^2 + (coordinates[j,1]-coordinates[i,1])^2)

length(distances)     #This should be 2500 elements long
[1] 50           

distances = matrix(distances, nrow=n, ncol=n)       

---

原始代码的问题在于，您将每次迭代时计算的距离保存到距离[i]。这意味着对于

i

的每个值，您将覆盖

j

的每个值的相同位置。您可以通过计算一个同时考虑

i

和

j

的索引来解决这个问题：

distances = c()
for (i in 1:n) {
    for (j in 1:n) {
        distances[(i - 1) * n + j] = sqrt((coordinates[j,2]-coordinates[i,2])^2 +
                                          (coordinates[j,1]-coordinates[i,1])^2)
    }
}

---

但是，我不推荐这种方法，因为当有矢量化方法可用时，R中的循环非常慢。至少，您应该使用类似于

distance=numeric（n*n）

的方法预先分配距离向量，因为在R中多次调整向量的大小特别慢。

as.matrix（dist（coordinates））

这可以完美地工作。我不知道

dist（）

函数