如何使用 NumPy 高效计算 3D 空间中的欧氏距离？

使用 NumPy 计算欧几里得距离

给定 3D 空间中的两个点，表示为 NumPy 数组 a 和 b。您的目标是计算这些点之间的欧几里德距离。

两点之间的欧几里德距离使用以下公式计算：

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

要使用 NumPy 计算此距离，您可以使用numpy.linalg.norm 函数。该函数计算向量范数，即向量的长度。两点之间的欧几里得距离只是它们差值的 l2 范数。

因此，您可以按如下方式计算距离：

import numpy

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

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

numpy.linalg.norm 函数采用向量作为输入并返回其范数。该函数中ord参数的默认值为2，对应l2范数，也称为欧氏距离。

为了更深入的了解欧氏距离及其与l2的关系规范，参考《数据挖掘导论》一书摘录。

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