NumPy 如何高效计算欧氏距离？

使用 NumPy 计算欧几里德距离

在数学领域，欧几里德距离是空间中两点之间距离的基本度量。这个公式很多人都熟悉，它使用沿每个轴的差平方和的平方根确定点 (ax, ay, az) 和 (bx, by, bz) 之间的距离：

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

为了使用 NumPy（科学计算中不可或缺的 Python 库）来处理此计算，我们转向 numpy.linalg.norm。此函数提供了一种计算向量范数的通用方法，这是线性代数中的基本概念。

对于我们的欧几里德距离计算，我们调用 numpy.linalg.norm ，并将参数 ord 设置为默认值2. 这对应于 l2 范数，数学上相当于欧几里得距离。以下代码片段展示了此实现：

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

存储在 dist 变量中的结果反映了两点之间的欧几里得距离。这种方法利用了 NumPy 的计算能力，促进高效、准确的距离计算。

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