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

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)

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)

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 math

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

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)

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

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