如何用NumPy计算欧氏距离?

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

import math

dist = math.hypot(math.hypot(xa-xb, ya-yb), za-zb)

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)"))

使用scipy.spatial.distance.euclidean:

from scipy.spatial import distance
a = (1, 2, 3)
b = (4, 5, 6)
dst = distance.euclidean(a, b)

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)))

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