# 计算欧几里得距离 def i_euclid_dist(x, y):
时间: 2024-03-10 22:44:49 浏览: 23
欧几里得距离是指在几何空间中两点之间的距离,可以用以下公式计算:
d(x,y) = sqrt(sum((xi-yi)^2))
其中,x和y是两个n维向量,xi和yi是它们对应维度上的值。
以下是计算欧几里得距离的Python函数实现:
```python
import math
def i_euclid_dist(x, y):
"""
计算欧几里得距离
:param x: 向量x
:param y: 向量y
:return: 欧几里得距离
"""
if len(x) != len(y):
return -1
return math.sqrt(sum([(xi - yi) ** 2 for xi, yi in zip(x, y)]))
```
这个函数接受两个向量x和y作为输入,并返回它们之间的欧几里得距离。如果两个向量长度不相等,则返回-1。
相关问题
from math import * import numpy as np # 计算街区距离 def i_city_dist(x, y): # -------- 请在此处完成街区距离计算函数---------------------------- # 计算欧几里得距离 def i_euclid_dist(x, y): # -------- 请在此处完成欧几里得距离计算函数---------------------------- # 计算max距离 def i_max_dist(x, y): # -------- 请在此处完成max距离计算函数---------------------------- # 计算余弦相似度 def i_vec_cos(x, y): # -------- 请在此处完成余弦相似度计算函数---------------------------- #计算Mahalanobis距离 def i_maha_dist(x, y): # -------- 请在此处完成Mahalanobis距离计算函数---------------------------- x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) y = np.array([1157,1238,1358,1467,1584,1687,1789,1852,1911,1998]) print(i_city_dist(x,y)) print(i_euclid_dist(x, y)) print(i_vec_cos(x, y)) print(i_maha_dist(x,y))
以下是代码实现,供参考:
```python
from math import *
import numpy as np
# 计算街区距离
def i_city_dist(x, y):
return sum([abs(x[i] - y[i]) for i in range(len(x))])
# 计算欧几里得距离
def i_euclid_dist(x, y):
return sqrt(sum([(x[i] - y[i]) ** 2 for i in range(len(x))]))
# 计算max距离
def i_max_dist(x, y):
return max([abs(x[i] - y[i]) for i in range(len(x))])
# 计算余弦相似度
def i_vec_cos(x, y):
dot_product = np.dot(x, y)
norm_x = np.linalg.norm(x)
norm_y = np.linalg.norm(y)
return dot_product / (norm_x * norm_y)
# 计算Mahalanobis距离
def i_maha_dist(x, y):
cov = np.cov([x, y])
inv_cov = np.linalg.inv(cov)
diff = x - y
return sqrt(np.dot(np.dot(diff, inv_cov), diff))
x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])
y = np.array([1157,1238,1358,1467,1584,1687,1789,1852,1911,1998])
print(i_city_dist(x,y))
print(i_euclid_dist(x, y))
print(i_vec_cos(x, y))
print(i_maha_dist(x,y))
```
注意,余弦相似度和马氏距离的计算需要使用NumPy库,因此在代码中导入了NumPy库。此外,在计算马氏距离时需要计算输入数据的协方差矩阵,因此使用了NumPy库的 cov 函数。
# 计算旋转矩阵之间的欧几里得距离 def rotation_matrix_l2_distance(R1, R2): batch_size = R1.shape[0] diff = R1 - R2 dist = (diff ** 2).sum(dim=(1, 2)) / 2 return dist
这段代码定义了一个函数 `rotation_matrix_l2_distance`,用于计算两组旋转矩阵之间的欧几里得距离。
假设 `R1` 和 `R2` 都是形状为 `(batch_size, 3, 3)` 的张量,表示两组旋转矩阵。
首先,我们计算 `R1` 和 `R2` 之间的差值,得到一个形状为 `(batch_size, 3, 3)` 的张量 `diff`。
然后,我们对 `diff` 的每个元素都取平方,得到一个新的张量。接着,我们沿着最后两个维度(即每个元素的行列维度)求和,得到一个形状为 `(batch_size,)` 的张量 `dist`,其中每个元素表示对应旋转矩阵之间的欧几里得距离的平方。
最后,我们将 `dist` 的每个元素除以 2,得到一个形状为 `(batch_size,)` 的张量,其中每个元素表示对应旋转矩阵之间的欧几里得距离。函数返回这个张量。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)