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

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

其他回答

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)

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

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)))

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

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

推荐文章