在三维空间中有两个点
a = (ax, ay, az)
b = (bx, by, bz)
我想计算它们之间的距离:
dist = sqrt((ax-bx)^2 + (ay-by)^2 + (az-bz)^2)
我如何用NumPy做到这一点?我有:
import numpy
a = numpy.array((ax, ay, az))
b = numpy.array((bx, by, bz))
在三维空间中有两个点
a = (ax, ay, az)
b = (bx, by, bz)
我想计算它们之间的距离:
dist = sqrt((ax-bx)^2 + (ay-by)^2 + (az-bz)^2)
我如何用NumPy做到这一点?我有:
import numpy
a = numpy.array((ax, ay, az))
b = numpy.array((bx, by, bz))
当前回答
我喜欢np。点(点积):
a = numpy.array((xa,ya,za))
b = numpy.array((xb,yb,zb))
distance = (np.dot(a-b,a-b))**.5
其他回答
import math
dist = math.hypot(math.hypot(xa-xb, ya-yb), za-zb)
我在matplotlib中找到了一个“dist”函数。mlab,但我认为它不够方便。
我把它贴在这里只是为了参考。
import numpy as np
import matplotlib as plt
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([2, 3, 4])
# Distance between a and b
dis = plt.mlab.dist(a, b)
使用numpy.linalg.norm:
dist = numpy.linalg.norm(a-b)
这是因为欧氏距离是l2范数,而numpy.linalg.norm中ord参数的默认值是2。 要了解更多理论,请参阅数据挖掘介绍:
从Python 3.8开始,math模块直接提供dist函数,它返回两点之间的欧几里得距离(以元组或坐标列表的形式给出):
from math import dist
dist((1, 2, 6), (-2, 3, 2)) # 5.0990195135927845
如果你使用列表:
dist([1, 2, 6], [-2, 3, 2]) # 5.0990195135927845
有了a和b,你可以用also:
distance = np.sqrt(np.sum((a-b)**2))