Kürzeste Darstellung dieser Funktion in Python

Question

Derzeit habe ich:

def func(points): #Input is a matrix with n lines and 2 columns.
    centroid = numpy.mean(points, axis=0)
    sum = 0
    for point in points:
        x = point[0] - centroid[0]
        y = point[1] - centorid[1]
        sum += x**2 + y**2
    return math.sqrt(sum)

Answer 1

Es gibt ein Builtin für die Summierung einer Folge, genannt sum (merkwürdigerweise). Wir können die Daten mit einem Generator-Verständnis erstellen und sie direkt in die sum Funktion. So:

return math.sqrt(sum((p[0]-centroid[0])**2 + (p[1]-centroid[1])**2 for p in points))

Answer 2

Da Sie NumPy verwenden, können Sie numpy.hypot :

def func(points):
    centroid = np.mean(points, axis=0)
    return np.sum(np.hypot(points[:,0]-centroid[0], points[:,1]-centroid[1]))

Ich glaube, obwohl ich mir nicht sicher bin, dass die Indizierung mit der numpy-Syntax [:,n] schneller ist als eine Listenauflösung. Ähnlich ist die Verwendung von np.sum sollte schneller sein als die Verwendung von Pythons sum .

NOTA: hypot berechnet die Quadratwurzel, wodurch die Quadratwurzel in die Summe verschoben wird. Dies entspricht der Gleichung in Ihrer Frage, obwohl Ihr Code etwas anderes tut.