NumPy 如何高效计算两个 3D 点之间的欧氏距离？

使用 NumPy 计算欧氏距离

在 3D 空间中，给定两个点 a = (ax, ay, az) 和 b = (bx , by, bz)，表示它们之间的欧式距离as:

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

如何使用 NumPy 来计算这个距离？

使用 NumPy，你有数组 a 和 b 代表两个点：

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

解决方案：

要解决这个问题，请利用numpy.linalg.norm:

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

numpy.linalg.norm中ord参数的默认值为2，对应l2范数。由于欧氏距离公式代表 l2 范数，因此该计算可以准确测量点之间的距离。

此功能的理论基础来自于数据挖掘简介，如下所示：

[数据挖掘入门理论解释图片]

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