Python - 循环 - 距离计算列表删除

Question

我想从2个列表中取出距离txt文件的坐标，我找不出它出了什么问题，因为它不会删除每个坐标如果距离大于12米，则不通过if语句，删除列表中的项目。

代码：

x = [] # contains a list of x coordinates in EPGS: 2202 
y = [] # contains a list of y coordinates in EPGS: 2202 

keepItWorking = 0 # this is supposed to avoid offset once a coordinate is deleted. 

xStore = x[0] # Stores x variable to evaluate distance and delete coordinates. 
yStore = y[0] # Stores y variable to evaluate distance and delete coordinates. 

def distance(x1, x2, y1, y2): 
    return (math.sqrt(((x2 - x1)**2) + ((y2 - y1)**2))) 

for i in range(1, len(x)): 
    try: 

     if distance(x[i - keepItWorking], xStore, y[i - keepItWorking], yStore) > 12 #if distance is greater than 12 store coordinates values and proceed to delete next coordinates with the new evaluation. 
      xStore = x[i - keepItWorking] 
      yStore = y[i - keepItWorking] 

     elif distance(x[i - keepItWorking], xStore, y[i - keepItWorking], yStore) < 12 # if distance is lower than 12 meters delete values from list. 
      del x[i - keepItWorking] 
      del y[i - keepItWorking] 
      keepItWorking = keepItWorking + 1 

    except IndexError: # avoids error when index gets out of range becouse of the items eliminations. 
     continue 

显然我固定的，而在这里重写代码，我遇到的问题...这是可以正常使用。

Answer 1

按索引迭代时从列表中删除元素是有问题的。当你删除一个元素，所有的指标由1转向我有两个建议：

1. 使用一个元组来存储您(x, y)对。通过这种方式，您可以保留一个配对列表而不是两个并行列表。

2. 使用列表理解来过滤列表。使用简单的谓词函数，可以将整个代码缩减为一行或两行。

Answer 2

你不需要做大部分事情。只要创建沿此线一个新的过滤列表，可能一个班轮会做：

x = [] # contains a list of x coordinates in EPGS: 2202 
    y = [] # contains a list of y coordinates in EPGS: 2202 

    def distance(x1, x2, y1, y2): 
     return (math.sqrt(((x2 - x1)**2) + ((y2 - y1)**2))) 

    filtered = [(coord_x, coord_y) for coord_x, coord_y a in zip(x, y) if distance(coord_x, x[0], coord_y, y[0]) > 12] 

    filtered_x, filtered_y = zip(*filtered) 

（不是真正的考验 - 请把这个伪代码，更正欢迎）

Answer 3

这里是一个替代方法（可能不是最有效的，但它的工作原理）。

import numpy as np 
import math 

# Distance function 
def calc_distance(tuple1,tuple2): 
    return (math.sqrt(((tuple1[0]-tuple2[0])**2) + ((tuple1[1] - tuple2[1])**2))) 

# Generate some random numbers 
x = np.full(10, 2000) 
y = np.append(2000,np.random.randint(8,16,size=9)) 
y = np.cumsum(y) 
tuples = list(zip(x,y)) 

打印（元组）可以是这样的：[（2000，2000），（2000年，2015年），（2000，2027），（2000，2036），（2000年， 2050） ，（2000，2064），（2000，2079），（2000，2087），（2000，2101），（2000， 2116）]

和打印（[calc_distance（I [0]，I [ 1]）for i in list（zip（元组，元组[1：]））]]）：[15.0,12.0,9.0,14.0,14.0,15.0, 8.0,14.0,15.0]

现在可能会有更高效的代码，但请想一想： 让我们将距离设置为0并为每一对（例如， （（2000,2000），（2000,2015）），如果距离低于12，我们添加距离并存储该对的索引。如果它大于12，我们重置。

distance = 0 
remove = [] 

for ind, pair in enumerate(list(zip(tuples,tuples[1:]))): 

    distance+= calc_distance(pair[0],pair[1]) 

    if distance < 12: 
     remove.append(ind+1) # +1 because we don't compare the first index in tuples. 
    else: 
     distance = 0 

打印（删除）现在看起来是这样的：[3,7]。现在我们可以最终创建一个包含所有相关元组的新数组。

newtuples = [] 

for ind,i in enumerate(tuples): 
    if ind not in remove: 
     newtuples.append(i) 

打印（newtuples）是这样的：[（2000，2000），（2000年，2015年），（2000，2027）， （2000，2050），（2000，2064） ，（2000，2079），（2000，2101），（2000， 2116）]

和打印（[calc_distance（I [0]，I [1]），其中i在 列表（拉链（newtuples ，newtuples [1：]））]）如下：[15.0,12.0,23.0, 14.0,15.0,22.0,15.0]