dists=np.sqrt(np.square(X).sum(1).reshape([-1,1])+np.square(self.X_train).sum(1).reshape([1,-1])-2*X.dot(self.X_train.T))
时间: 2023-06-27 15:02:52 浏览: 49
这段代码是计算两个矩阵之间的欧几里得距离,其中X是一个矩阵,self.X_train是另一个矩阵。具体来说,代码中使用了numpy库的函数:
- np.square(X):对矩阵X中的每个元素进行平方操作。
- np.sum(1):对矩阵中的每一行进行求和。
- .reshape([-1,1]):将求和结果变为列向量。
- X.dot(self.X_train.T):计算两个矩阵的点积,结果为一个矩阵。
- np.square(self.X_train)、np.sum(1)和.reshape([1,-1])的作用与上面类似。
- np.sqrt():对矩阵中的每个元素进行开方操作。
通过这些操作,可以得到一个矩阵,其中第i行第j列的元素表示矩阵X中第i行向量与self.X_train中第j行向量之间的欧几里得距离。
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dists[i,j]=np.sqrt(np.sum(np.square(X[i,:]-self.X_train[j,:]))) dists[i,:]=np.sqrt(np.sum(np.square(self.X_train-X[i,:]),axis=1)) dists=np.sqrt(np.square(X).sum(1).reshape([-1,1])+np.square(self.X_train).sum(1).reshape([1,-1])-2*X.dot(self.X_train.T)) 这三行代码功能一样吗
是的,这三行代码的功能是相同的,都是用于计算输入数据矩阵 `X` 与训练数据矩阵 `self.X_train` 中每个数据之间的欧几里得距离,然后将距离存储在 `dists` 矩阵中。其中第一行代码使用了循环,第二行代码使用了向量化的方式进行计算,第三行代码则是在第二行代码的基础上进行了优化,使用了更快速的向量化计算方式。
dists = np.linalg.norm(features-query, axis=1)
这是一个计算向量之间距离的公式,其中 features 表示包含多个向量的矩阵,query 表示单个向量。np.linalg.norm 是 numpy 库中计算向量范数的函数,axis=1 表示按行计算范数。计算结果是一个向量,其中每个元素表示 features 矩阵中对应行与 query 向量之间的距离。