问题描述
在https://analyst.plus/match/demo的启发下，我试图通过Python找出足球（足球）比赛中的情况，在这些情况下，通过在每帧上建立距离矩阵，球员与队友的位置相似团队，然后使用算法查找相似之处。我将主队和客队分开，并将主队的（x，y）位置存储在数组locs_home_arr中。阵列中三个主球员（x，y）位置的示例，如下所示：
[[ 955 -2079]
[ 955 -2079]
[ 955 -2079]
...
[ 947 2880]
[ 948 2878]
[ 947 2878]]
[[ 1792 -1019]
[ 1790 -1018]
[ 1789 -1018]
...
[ -349 2108]
[ -346 2106]
[ -344 2103]]
[[ 929 2400]
[ 928 2398]
[ 926 2394]
...
[ 234 -1294]
[ 239 -1298]
[ 242 -1301]]
第一帧的行locs_home_single_frame = locs_home_arr[:,0]是每个玩家（x，y）位置的2D数组（零是替代物-可能会进行优化）：
[[ 955 -2079]
[ 1792 -1019]
[ 929 2400]
[ 1845 1190]
[ 4603 5]
[ 2098 72]
[ 586 -642]
[ 8 -935]
[ 103 1105]
[ 1143 -4]
[ 612 727]
[ 0 0]
[ 0 0]
[ 0 0]
[ 0 0]
[ 0 0]]
每个球员的（x，y）位置共有141173帧，在这里我试图通过使用SciPy的距离矩阵来找到与队友的欧几里得距离，将每一帧转换为距离矩阵。在第一帧上使用该函数的示例：
distmatrix = spatial.distance.cdist(locs_home_arr[:,0],locs_home_arr[:,'euclidean')
此处以前3名玩家为例：
[[ 0. 1350.61800669 4479.07546264 3387.98775086 4201.3045593
2435.82634849 1483.62057144 1485.1077402 3296.02184459 2083.49922006
2826.88609604 2287.85183087 2287.85183087 2287.85183087 2287.85183087
2287.85183087]
[1350.61800669 0. 3526.23453559 2209.63571658 2991.70469799
1133.10061336 1263.55253156 1785.97648361 2713.68697532 1204.75142664
2107.34809654 2061.46185994 2061.46185994 2061.46185994 2061.46185994
2061.46185994]
[4479.07546264 3526.23453559 0. 1517.6152345 4385.6927617
2605.02303253 3061.27636779 3459.83612329 1536.0016276 2413.50616324
1702.76774693 2573.52695731 2573.52695731 2573.52695731 2573.52695731
2573.52695731]
我的问题：我如何遍历球员（x，y）位置的每一帧，并以最佳方式为每一帧创建距离矩阵？我尝试了for循环的不同变体，但是没有任何运气。
解决方法
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