引子  

Matlab中有一個函數叫做find,可以很方便地尋找數組內特定元素的下標，即：Find indices and values of nonzero elements。          
  這個函數非常有用。比如，我們想計算圖1中點Q（x0, y0）拋物線的最短距離。一個可以實施的方法是：計算出拋物線上所有點到Q點的距離，找到最小值，用find函數找到最小值對應的下標，即M點橫坐標和縱坐標對應的元素的下標，M點到Q點的距離就是最短距離。          

首先給出Matlab使用find函數實現的代碼：

a = linspace(-5,5,1000);
b = a .^2;
x0 = 4;
y0 = 4;
dis = sqrt((a - x0).^2 + (b - y0).^2);
mm = find (dis == min(dis));
a0 = a(mm);
b0 = b(mm);
disMin = sqrt((a0 - x0).^2 + (b0 - y0).^2);
plot(a, b);
hold on;
scatter(x0, y0, 'k*');
scatter(a0, b0, 'k*');
xx = [a0, x0];
yy = [b0, y0];
plot(xx, yy);

 NumPy中的where函數  

Syntax: np.where(conditions, [x,y])          

具體實現代碼如下：

import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.linspace(-5, 5, 10000)
b = a * a
x0 = 4
y0 =4
num = np.linspace(0, len(a) - 1, len(a))
dis = np.linspace(0, 0, len(a))
for k in num:
  k = int(k)
  dis[k] = dis[k] + math.sqrt((a[k] -x0) **2 + (b[k] - y0) **2)
disMin = min(dis)
disMinIndex = np.where(dis == disMin)
disMin0 = math.sqrt((a[disMinIndex] - x0) **2 + (b[disMinIndex] - y0) **2)
print('The mininum distance:',disMin)
print('The mininum distance:',disMin0)
print(type(dis))
a0 = a[disMinIndex]
b0 = b[disMinIndex]
fig = plt.figure(figsize = (6,6), dpi = 200)
ax1 = plt.subplot(1,1,1)
line11 = ax1.scatter(a,b,s = 1)
line12 = ax1.scatter(x0, y0, s = 100, marker = '*', color = 'darkorange')
line13 = ax1.scatter(a0, b0, s = 100, marker = '*', color = 'darkorange')
line14 = ax1.plot([x0,a0],[y0,b0], color = 'darkorange')
line15 = ax1.text(4.2,4,'Q(x0,y0)')
line16 = ax1.text(0.6,5, 'M(a0,b0)')
line18 = plt.xlim(-5,5)
line17 = plt.ylim(0,25)
plt.savefig('C:/Users/BRIAR/Desktop/index.png')
plt.show()

The mininum distance: 1.943317035          
  The mininum distance: 1.9433170350024023          
  class ‘numpy.ndarray'          

 List中的index函數  

Syntax: List.index(aimElement)          
  注意：此處需將NumPy數組轉換成List格式的數據。          
  具體實現代碼如下：

import numpy as np
import math
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.linspace(-5, 5, 10000)
b = a * a
x0 = 4
y0 =4
num = np.linspace(0, len(a) - 1, len(a))
dis = np.linspace(0, 0, len(a))
for k in num:
  k = int(k)
  dis[k] = dis[k] + math.sqrt((a[k] -x0) **2 + (b[k] - y0) **2)
disMin = min(dis)
disList = dis.tolist()
disMinIndex = disList.index(disMin)
disMin0 = math.sqrt((a[disMinIndex] - x0) **2 + (b[disMinIndex] - y0) **2)
print('The mininum distance:',disMin)
print('The mininum distance:',disMin0)
print(type(disList))
a0 = a[disMinIndex]
b0 = b[disMinIndex]
fig = plt.figure(figsize = (6,6), dpi = 200)
ax1 = plt.subplot(1,1,1)
line11 = ax1.scatter(a,b,s = 1)
line12 = ax1.scatter(x0, y0, s = 100, marker = '*', color = 'darkorange')
line13 = ax1.scatter(a0, b0, s = 100, marker = '*', color = 'darkorange')
line14 = ax1.plot([x0,a0],[y0,b0], color = 'darkorange')
line15 = ax1.text(4.2,4,'Q(x0,y0)')
line16 = ax1.text(0.6,5, 'M(a0,b0)')
line18 = plt.xlim(-5,5)
line17 = plt.ylim(0,25)
plt.savefig('C:/Users/BRIAR/Desktop/index.png')
plt.show()

The mininum distance: 1.943317035          
  The mininum distance: 1.9433170350024023          
  class ‘list'          

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

本文為張軍原創文章,轉載無需和我聯系,但請注明來自張軍的軍軍小站,個人博客http://www.sfpk123.com

更多文章、技術交流、商務合作、聯系博主

微信掃碼或搜索：z360901061

微信掃一掃加我為好友

QQ號聯系： 360901061

您的支持是博主寫作最大的動力，如果您喜歡我的文章，感覺我的文章對您有幫助，請用微信掃描下面二維碼支持博主2元、5元、10元、20元等您想捐的金額吧，狠狠點擊下面給點支持吧，站長非常感激您！手機微信長按不能支付解決辦法：請將微信支付二維碼保存到相冊，切換到微信，然后點擊微信右上角掃一掃功能，選擇支付二維碼完成支付。

【本文對您有幫助就好】元

2元

5元

10元

20元

自定義

喜歡作者