計(jì)算Python Numpy向量之間的歐氏距離實(shí)例
計(jì)算Python Numpy向量之間的歐氏距離，已知vec1和vec2是兩個(gè)Numpy向量，歐氏距離計(jì)算如下：
import numpy
dist = numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.square(vec1 - vec2)))
或者直接：
dist = numpy.linalg.norm(vec1 - vec2)
補(bǔ)充知識：Python中計(jì)算兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的歐式距離，一個(gè)點(diǎn)到數(shù)據(jù)集中其他點(diǎn)的距離之和
如下所示：
計(jì)算數(shù)兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的歐式距離
import numpy as np def ed(m, n): return np.sqrt(np.sum((m - n) ** 2)) i = np.array([1, 1]) j = np.array([3, 3]) distance = ed(i, j) print(distance)
在jupyter 中運(yùn)輸代碼輸出結(jié)果如下：
計(jì)算一個(gè)點(diǎn)到數(shù)據(jù)集中其他點(diǎn)的距離之和
from scipy import * import pylab as pl all_points = rand(500, 2) pl.plot(all_points[:, 0], all_points[:, 1], 'b.') pl.show()
在jupyter 中運(yùn)輸代碼輸出結(jié)果如下：
from scipy import * import pylab as pl all_points = rand(500, 2) pl.plot(all_points[:, 0], all_points[:, 1], 'b.') pl.show()
定義函數(shù)計(jì)算距離
def cost(c, all_points): #指定點(diǎn)，all_points:為集合類的所有點(diǎn)
return sum(sum((c - all_points) ** 2, axis=1) ** 0.5)
以上這篇計(jì)算Python Numpy向量之間的歐氏距離實(shí)例就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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