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

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)

import numpy as np
# any two python array as two points
a = [0, 0]
b = [3, 4]

首先将list更改为numpy数组，并像这样做:print(np.linalg.norm(np.array(a) - np.array(b)))。第二种方法直接从python列表as: print(np.linalg.norm(np.subtract(a,b)))

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")

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