NumPy は 3D 空間でユークリッド距離を効率的に計算するにはどうすればよいですか?

NumPy を使用して 3D 空間でのユークリッド距離を求める

次のような 3 次元点を扱う場合:

` `
a = (ax, ay, az)
b = (bx, by, bz)
``

それらの間の距離を決定することが重要になります。ユークリッド距離。次の式で求められます。

``
dist = sqrt((ax-bx)^2 (ay-by)^2 (az-bz)^2)
` `

は、NumPy を使用して簡単に計算できます。

これを実現するには、次の力を利用します。以下に示すように、numpy.linalg.norm:

``
import numpy
a = numpy.array((ax, ay, az))
b = numpy.array(( bx、by、bz))
dist = numpy.linalg.norm(a-b)
``

ここでの注意点は、numpy.linalg.norm のデフォルトの順序パラメータ (ord) が 2 に設定されていることです。これは、ユークリッド距離、本質的に l2 Norm.

ユークリッド距離とノルムの理論的基礎をさらに深く理解するには、古典的な著作「データ マイニング入門」を詳しく調べてください。

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