NumPy 如何有效率地計算點之間的歐氏距離？

NumPy 支援的歐幾里德距離計算

在3D 空間領域，當兩點渴望知道它們之間的距離時，一盞指路明燈就會出現：NumPy。具體來說，numpy.linalg.norm 函數掌握著解鎖這些知識的關鍵。

考慮浩瀚空間中的兩點：

a = numpy.array((ax, ay, az))
b = numpy.array((bx, by, bz))

為了遍歷它們之間的距離，NumPy用一個簡單的召喚來召喚我們：

dist = numpy.linalg.norm(a-b)

在這看似無害的下面這條線蘊藏著一個深刻的真理：歐幾里德距離，也就是數學術語中的l2範數，是該運算的本質。 numpy.linalg.norm 中的預設 ord 參數敏銳地認識到了這一事實，將其值設為 2。

作為 NumPy 強大功能的證明，它優雅地將這種計算推廣到超過三個維度的空間。因此，無論您的點位於廣闊的多維宇宙中，還是穿越二維的簡陋範圍，NumPy 都隨時準備照亮它們的距離。

以上是NumPy 如何有效率地計算點之間的歐氏距離？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！