return np.any(np.sum((p1 - p2) ** 2, axis=0) < safe_distance(p1) ** 2)什么意思
时间: 2023-08-01 11:14:10 浏览: 54
这行代码是用来判断两个点集p1和p2中是否有任意两个点之间的距离小于一个安全距离的平方。具体来说,它首先计算p1和p2中每对点之间的欧氏距离的平方,然后将这些距离的平方沿着第0维度(即沿着点的维度)进行求和。最后,它判断这些距离的平方是否有任意一个小于safe_distance(p1)的平方值。如果有,则返回True,否则返回False。其中,safe_distance(p1)是一个函数,用来计算每个点在p1中的安全距离的平方。
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np.sum((a - b) ** 2, axis=1) ** 0.5
这行代码使用了 NumPy 库中的函数来计算两个向量 `a` 和 `b` 之间的欧氏距离。
首先,`(a - b) ** 2` 计算了 `a` 和 `b` 中对应元素差的平方。这个操作得到的是一个数组,其每个元素都是对应位置上 `a` 和 `b` 元素差的平方。
接下来,`np.sum((a - b) ** 2, axis=1)` 对上述数组进行按行求和。这个操作得到的是一个一维数组,其中每个元素都是对应行的元素差的平方的和。
最后,`np.sum((a - b) ** 2, axis=1) ** 0.5` 对上述一维数组中的每个元素进行开方操作,得到了欧氏距离数组。这个数组的每个元素都代表了 `a` 和 `b` 中对应向量之间的欧氏距离。
总结起来,这行代码用于计算两个向量之间的欧氏距离,并返回一个代表距离的数组。
distances = np.sqrt(np.sum((train_data - imk)**2, axis=1))
这行代码是用来计算训练数据集中每个样本与测试集中当前样本的欧式距离的。其中,train_data是训练数据集,imk是测试集中的当前样本。np.sum((train_data - imk)**2, axis=1)是在计算每个训练数据样本与测试集中当前样本的差的平方和,然后np.sqrt()是对这个平方和进行开根号,得到欧式距离。最终,distances存储了训练数据集中每个样本与测试集中当前样本的欧式距离。