python – 在Numpy中,从两个数组中找出每对之间的欧几里德距离

发布时间：2020-12-20 12:22:55 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我有两个2D坐标点数组(x,y) a = [ (x1,y1),(x2,y2),... (xN,yN) ]b = [ (X1,Y1),(X2,Y2),... (XN,YN) ] 如何在1xN阵列中找到每个对齐对(xi,yi)到(Xi,Yi)之间的欧几里德距离？ scipy.spatial.cdist函数给出了NxN数组中所有对之间的距离. 如果我只是使用norm函

我有两个2D坐标点数组(x,y)

a = [ (x1,y1),(x2,y2),... (xN,yN) ]
b = [ (X1,Y1),(X2,Y2),... (XN,YN) ]

如何在1xN阵列中找到每个对齐对(xi,yi)到(Xi,Yi)之间的欧几里德距离？

scipy.spatial.cdist函数给出了NxN数组中所有对之间的距离.

如果我只是使用norm函数逐个计算距离,它似乎很慢.

是否有内置功能来执行此操作？

解决方法

我没有看到内置的,但你可以很容易地自己做.

distances = (a-b)**2
distances = distances.sum(axis=-1)
distances = np.sqrt(distances)

（编辑：李大同）

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