是否可以使用numpy来替换这个for循环？-Java 学习之路

我正在尝试加速一个评估解决方案适应性的函数，想法是在数组中应用for循环，是否可以使用np.sum执行此操作？

def calculate_fitness2(individual):
    fitness=0
    for i in range(0,len(individual)-1):
        fitness=fitness+sp.spatial.distance.euclidean(city_list[individual][i][1:],city_list[individual][i+1][1:])

    return fitness

个人是一个ids [1,5,3,4,6,7]的数组，每个都列在城市列表，城市列表，这个列表包括城市的坐标，例如 . [1,34,55]，[2,44,78]，... [7,99,23] . 主要思想是计算TSP问题的距离 .

谢谢你们

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假设您想要根据 individual 列表将城市转移到城市所行的总距离，一种方法是：

city_list = np.array([[0, 0], [1, 0], [1, 1], [0, 1]])

path_idx = [0, 1, 2, 3]  # i.e. individual

polyline = city_list[path_idx]  # the list of visited coordinates
                                # a (n x dim) array

distance = np.sum(np.sqrt(np.sum(np.diff(polyline, axis=0)**2, axis=1)))

distance # 3.0

回复于 2024-05-05T22:24:26+08:00

是否可以使用numpy来替换这个for循环？

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