NumPy 如何有效率地計算歐氏距離？

使用 NumPy 計算歐幾里德距離

在數學領域，歐幾里德距離是空間中兩點之間距離的基本度量。這個公式很多人都熟悉，它使用沿著每個軸的差平方和的平方根確定點(ax, ay, az) 和(bx, by, bz) 之間的距離：

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

為了使用NumPy（科學計算中不可或缺的Python 函式庫）來處理此計算，我們轉向numpy.linalg.norm。此函數提供了一種計算向量範數的通用方法，這是線性代數中的基本概念。

對於我們的歐幾里德距離計算，我們調用numpy.linalg.norm ，並將參數ord 設定為預設值2. 這對應於l2 範數，數學上相當於歐幾里德距離。以下程式碼片段展示了此實作：

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

儲存在 dist 變數中的結果反映了兩點之間的歐幾里德距離。這種方法利用了 NumPy 的運算能力，促進高效、準確的距離計算。

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