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)

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)

对于那些对一次计算多个距离感兴趣的人来说，我已经使用perfplot(我的一个小项目)做了一些比较。

第一个建议是组织数据，使数组具有维数(3,n)(显然是c连续的)。如果加法发生在连续的第一维中，事情会更快，如果你使用带有axis=0的sqrt-sum, linalg，它也不会太重要。轴=0的范数，或

a_min_b = a - b
numpy.sqrt(numpy.einsum('ij,ij->j', a_min_b, a_min_b))

这是，以微弱优势，最快的变种。(这实际上也只适用于一行。)

在第二个轴上求和的变量，轴=1，都要慢得多。

代码重现情节:

import numpy
import perfplot
from scipy.spatial import distance


def linalg_norm(data):
    a, b = data[0]
    return numpy.linalg.norm(a - b, axis=1)


def linalg_norm_T(data):
    a, b = data[1]
    return numpy.linalg.norm(a - b, axis=0)


def sqrt_sum(data):
    a, b = data[0]
    return numpy.sqrt(numpy.sum((a - b) ** 2, axis=1))


def sqrt_sum_T(data):
    a, b = data[1]
    return numpy.sqrt(numpy.sum((a - b) ** 2, axis=0))


def scipy_distance(data):
    a, b = data[0]
    return list(map(distance.euclidean, a, b))


def sqrt_einsum(data):
    a, b = data[0]
    a_min_b = a - b
    return numpy.sqrt(numpy.einsum("ij,ij->i", a_min_b, a_min_b))


def sqrt_einsum_T(data):
    a, b = data[1]
    a_min_b = a - b
    return numpy.sqrt(numpy.einsum("ij,ij->j", a_min_b, a_min_b))


def setup(n):
    a = numpy.random.rand(n, 3)
    b = numpy.random.rand(n, 3)
    out0 = numpy.array([a, b])
    out1 = numpy.array([a.T, b.T])
    return out0, out1


b = perfplot.bench(
    setup=setup,
    n_range=[2 ** k for k in range(22)],
    kernels=[
        linalg_norm,
        linalg_norm_T,
        scipy_distance,
        sqrt_sum,
        sqrt_sum_T,
        sqrt_einsum,
        sqrt_einsum_T,
    ],
    xlabel="len(x), len(y)",
)
b.save("norm.png")

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)))

从Python 3.8开始

从Python 3.8开始，数学模块包含了math.dist()函数。 请看这里https://docs.python.org/3.8/library/math.html#math.dist。

数学。dist (p1, p2) 返回两点p1和p2之间的欧氏距离， 每一个都以坐标序列(或可迭代对象)给出。

import math
print( math.dist( (0,0),   (1,1)   )) # sqrt(2) -> 1.4142
print( math.dist( (0,0,0), (1,1,1) )) # sqrt(3) -> 1.7321

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