euclidean_dist = np.linalg.norm(np.diff(v_dv.reshape(-1, 5), axis=1), axis=1)
时间: 2023-08-18 19:06:06 浏览: 45
这行代码计算了一个向量 v_dv 的 Euclidean 距离。首先,`v_dv.reshape(-1, 5)` 将向量 v_dv 转换为一个矩阵,每行有 5 列。然后,`np.diff()` 函数计算每行相邻两列之间的差值。这样得到的矩阵每行有 4 列。接着,`np.linalg.norm()` 函数计算每行的 Euclidean 距离,并返回一个一维数组。最后,赋值给 `euclidean_dist` 变量。
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def euclidean_Metric(N_x=np.zeros((1, 1)),N_y=np.zeros((1, 1))):
欧几里得距离公式是用来计算两个向量之间的距离的,其中 N_x 和 N_y 分别表示两个向量。具体的实现可以参考以下代码:
```python
import numpy as np
def euclidean_Metric(N_x=np.zeros((1, 1)), N_y=np.zeros((1, 1))):
"""
计算两个向量之间的欧几里得距离
:param N_x: 向量 x
:param N_y: 向量 y
:return: 两个向量之间的欧几里得距离
"""
return np.sqrt(np.sum(np.square(N_x - N_y)))
```
以上是我对于你的问题的回答,希望能够帮到你。
argumentab = math.acos(np.dot(coor_a, coor_b)/(np.linalg.norm(coor_a)*np.linalg.norm(coor_b)))
这是一个在 Python 中使用 NumPy 和 math 模块的代码行。假设 coor_a 和 coor_b 都是长度为 3 的 NumPy 数组,表示两个三维向量。
`np.dot(coor_a, coor_b)` 计算两向量点积(内积),即 $coor_a \cdot coor_b$。
`np.linalg.norm(coor_a)` 和 `np.linalg.norm(coor_b)` 分别计算两个向量的 Euclidean 范数,即 $\sqrt{\sum_{i=1}^{3} a_i^2}$ 和 $\sqrt{\sum_{i=1}^{3} b_i^2}$。
`(np.dot(coor_a, coor_b)/(np.linalg.norm(coor_a)*np.linalg.norm(coor_b)))` 计算两向量的夹角余弦值。
`math.acos()` 计算夹角余弦值的反余弦值,即两向量夹角的弧度值。
因此,`argumentab` 的值就是向量 `coor_a` 和 `coor_b` 之间的夹角的弧度值。