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
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)))
其他回答
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。
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
可以像下面这样做。我不知道它有多快,但它没有使用NumPy。
from math import sqrt
a = (1, 2, 3) # Data point 1
b = (4, 5, 6) # Data point 2
print sqrt(sum( (a - b)**2 for a, b in zip(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)))
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