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)

import numpy as np
from scipy.spatial import distance
input_arr = np.array([[0,3,0],[2,0,0],[0,1,3],[0,1,2],[-1,0,1],[1,1,1]]) 
test_case = np.array([0,0,0])
dst=[]
for i in range(0,6):
    temp = distance.euclidean(test_case,input_arr[i])
    dst.append(temp)
print(dst)

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)

用NumPy或一般的Python做这件事的最好方法是什么?我有:

最好的方法是最安全的，也是最快的

我建议使用低流量来获得可靠的结果，因为与编写自己的平方根计算器相比，下溢和溢出的几率非常小

我们来看看数学。函数,np。Hypot vs vanilla np.sqrt(np.sum(np.数组([i, j, k])) ** 2，轴=1))

i, j, k = 1e+200, 1e+200, 1e+200
math.hypot(i, j, k)
# 1.7320508075688773e+200

np.sqrt(np.sum((np.array([i, j, k])) ** 2))
# RuntimeWarning: overflow encountered in square

速度智慧的数学。Hypot看起来更好

%%timeit
math.hypot(i, j, k)
# 100 ns ± 1.05 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)

%%timeit
np.sqrt(np.sum((np.array([i, j, k])) ** 2))
# 6.41 µs ± 33.3 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)

下溢

i, j = 1e-200, 1e-200
np.sqrt(i**2+j**2)
# 0.0

溢出

i, j = 1e+200, 1e+200
np.sqrt(i**2+j**2)
# inf

没有下溢

i, j = 1e-200, 1e-200
np.hypot(i, j)
# 1.414213562373095e-200

没有溢出

i, j = 1e+200, 1e+200
np.hypot(i, j)
# 1.414213562373095e+200

请参考

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

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)