求改进cdist实现：获取点间最近距离及对应Points索引

你可以先计算完整的距离矩阵，再分别提取最小距离和对应索引，这样无需重复计算距离矩阵，能保证效率：

from scipy.spatial import distance
import numpy as np

# 假设 Coordinates、Points 是已定义的二维数组（每行代表一个点）
dist_matrix = distance.cdist(Coordinates, Points)
# 获取每个 Coordinates 点对应的最近点距离
min_distances = dist_matrix.min(axis=1)
# 获取每个 Coordinates 点对应的 Points 中最近点的索引
nearest_indices = dist_matrix.argmin(axis=1)

• min_distances 是一维数组，每个元素对应 Coordinates 中单个点到 Points 的最近距离
• nearest_indices 是一维数组，每个元素对应 Points 中距离当前 Coordinates 点最近的点的索引

如果需要将距离与索引一一配对，可以用 list(zip(min_distances, nearest_indices)) 得到包含（距离，索引）元组的列表。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Effe