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)

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)))

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)

首先求两个矩阵的差。然后，使用numpy的multiply命令应用元素乘法。然后，求元素与新矩阵相乘的和。最后，求求和的平方根。

def findEuclideanDistance(a, b):
    euclidean_distance = a - b
    euclidean_distance = np.sum(np.multiply(euclidean_distance, euclidean_distance))
    euclidean_distance = np.sqrt(euclidean_distance)
    return euclidean_distance

一个很好的句子:

dist = numpy.linalg.norm(a-b)

但是，如果速度是一个问题，我建议在您的机器上进行试验。我发现，在我的机器上，使用数学库的√rt和**运算符对平方进行运算要比使用一行NumPy解决方案快得多。

我用这个简单的程序进行了测试:

#!/usr/bin/python
import math
import numpy
from random import uniform

def fastest_calc_dist(p1,p2):
    return math.sqrt((p2[0] - p1[0]) ** 2 +
                     (p2[1] - p1[1]) ** 2 +
                     (p2[2] - p1[2]) ** 2)

def math_calc_dist(p1,p2):
    return math.sqrt(math.pow((p2[0] - p1[0]), 2) +
                     math.pow((p2[1] - p1[1]), 2) +
                     math.pow((p2[2] - p1[2]), 2))

def numpy_calc_dist(p1,p2):
    return numpy.linalg.norm(numpy.array(p1)-numpy.array(p2))

TOTAL_LOCATIONS = 1000

p1 = dict()
p2 = dict()
for i in range(0, TOTAL_LOCATIONS):
    p1[i] = (uniform(0,1000),uniform(0,1000),uniform(0,1000))
    p2[i] = (uniform(0,1000),uniform(0,1000),uniform(0,1000))

total_dist = 0
for i in range(0, TOTAL_LOCATIONS):
    for j in range(0, TOTAL_LOCATIONS):
        dist = fastest_calc_dist(p1[i], p2[j]) #change this line for testing
        total_dist += dist

print total_dist

在我的机器上，math_calc_dist运行得比numpy_calc_dist快得多:1.5秒对23.5秒。

为了在fastst_calc_dist和math_calc_dist之间获得一个可测量的差异，我必须将TOTAL_LOCATIONS增加到6000。然后，fastst_calc_dist耗时约50秒，math_calc_dist耗时约60秒。

您也可以尝试使用numpy。SQRT和numpy。不过这两个运算都比我机器上的数学运算要慢。

我的测试使用Python 2.6.6运行。

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: