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

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)))

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)

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)

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)"))

其他答案适用于浮点数，但不能正确计算整数dtype的距离，因为整数dtype容易溢出和下溢。注意，即使scipy.distance.euclidean也有这个问题:

>>> a1 = np.array([1], dtype='uint8')
>>> a2 = np.array([2], dtype='uint8')
>>> a1 - a2
array([255], dtype=uint8)
>>> np.linalg.norm(a1 - a2)
255.0
>>> from scipy.spatial import distance
>>> distance.euclidean(a1, a2)
255.0

这是很常见的，因为许多图像库将图像表示为dtype="uint8"的ndarray。这意味着，如果你有一个由深灰色像素组成的灰度图像(比如所有像素的颜色都是#000001)，你将它与黑色图像(#000000)进行区分，你最终可以在所有单元格中得到x-y为255的图像，这表明两张图像彼此相距很远。对于无符号整数类型(例如uint8)，你可以安全地在numpy中计算距离:

np.linalg.norm(np.maximum(x, y) - np.minimum(x, y))

对于有符号整型，可以先转换为浮点类型:

np.linalg.norm(x.astype("float") - y.astype("float"))

对于图像数据，你可以使用opencv的norm方法:

import cv2
cv2.norm(x, y, cv2.NORM_L2)