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
这个公式很容易用
distance = np.sqrt(np.sum(np.square(a-b)))
它实际上只是使用毕达哥拉斯定理来计算距离,通过将Δx, Δy和Δz的平方相加,并对结果进行根运算。
其他回答
对于大量的距离,我能想到的最快的解决方案是使用numexpr。在我的机器上,它比使用numpy einsum更快:
import numexpr as ne
import numpy as np
np.sqrt(ne.evaluate("sum((a_min_b)**2,axis=1)"))
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
这个公式很容易用
distance = np.sqrt(np.sum(np.square(a-b)))
它实际上只是使用毕达哥拉斯定理来计算距离,通过将Δx, Δy和Δz的平方相加,并对结果进行根运算。
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)
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)))