NumPy 如何高效计算点之间的欧氏距离？

NumPy 支持的欧几里德距离计算

在 3D 空间领域，当两点渴望知道它们之间的距离时，一盏指路明灯就会出现：NumPy。具体来说，numpy.linalg.norm 函数掌握着解锁这些知识的关键。

考虑浩瀚空间中的两点：

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

为了遍历它们之间的距离，NumPy用一个简单的召唤来召唤我们：

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

在这看似无害的下面这条线蕴藏着一个深刻的真理：欧几里得距离，即数学术语中的 l2 范数，是该运算的本质。 numpy.linalg.norm 中的默认 ord 参数敏锐地认识到了这一事实，将其值设置为 2。

作为 NumPy 强大功能的证明，它优雅地将这种计算推广到超过三个维度的空间。因此，无论您的点位于广阔的多维宇宙中，还是穿越二维的简陋范围，NumPy 都随时准备照亮它们的距离。

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