如何用NumPy计算欧氏距离?

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

使用Python 3.8，这非常简单。

https://docs.python.org/3/library/math.html#math.dist

math.dist(p, q)

返回给定两点p和q之间的欧氏距离作为坐标序列(或可迭代对象)。这两点一定有相同的维度。大致相当于: √(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))

其他回答

你可以减去向量，然后内积。

以你为榜样，

a = numpy.array((xa, ya, za))
b = numpy.array((xb, yb, zb))

tmp = a - b
sum_squared = numpy.dot(tmp.T, tmp)
result = numpy.sqrt(sum_squared)

这里有一些简洁的Python欧几里得距离代码，给出了Python中以列表表示的两个点。

def distance(v1,v2): 
    return sum([(x-y)**2 for (x,y) in zip(v1,v2)])**(0.5)

计算多维空间的欧氏距离:

 import math

 x = [1, 2, 6] 
 y = [-2, 3, 2]

 dist = math.sqrt(sum([(xi-yi)**2 for xi,yi in zip(x, y)]))
 5.0990195135927845

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:

这种解决问题方法的另一个例子:

def dist(x,y):   
    return numpy.sqrt(numpy.sum((x-y)**2))

a = numpy.array((xa,ya,za))
b = numpy.array((xb,yb,zb))
dist_a_b = dist(a,b)

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