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
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)"))
其他回答
这种解决问题方法的另一个例子:
def dist(x,y):
return numpy.sqrt(numpy.sum((x-y)**2))
a = numpy.array((xa,ya,za))
b = numpy.array((xb,yb,zb))
dist_a_b = dist(a,b)
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)
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。
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
你可以减去向量,然后内积。
以你为榜样,
a = numpy.array((xa, ya, za))
b = numpy.array((xb, yb, zb))
tmp = a - b
sum_squared = numpy.dot(tmp.T, tmp)
result = numpy.sqrt(sum_squared)