np.sqrt(np.sum(np.diff(trajectory_coords, axis=0) ** 2, axis=1)
时间: 2024-05-20 15:15:25 浏览: 3
这行代码的作用是计算轨迹坐标中相邻两点之间的距离,并返回一个包含所有距离的一维数组。具体来说,它通过np.diff函数计算轨迹坐标中每个点与其后一个点之间的差值,然后使用 ** 2 将差值平方,再沿着轨迹坐标的第一维度(即轨迹点的数量)求和,最后使用np.sqrt函数将结果开方,得到所有相邻点之间的距离。
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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。
解释l1 = np.sqrt(l1_dx ** 2 + l1_dy ** 2)
这行代码用来计算第一条边的长度,其中 np.sqrt() 表示求平方根,** 表示求幂运算。具体来说,l1_dx ** 2 表示将第一条边在 x 方向上的长度平方,l1_dy ** 2 表示将第一条边在 y 方向上的长度平方,相加得到的是第一条边的长度的平方,再开平方得到第一条边的长度。这个操作可以用勾股定理来理解,即第一条边的长度等于第一个顶点与第二个顶点之间的距离。这个长度可以用来计算三角形的周长、面积等等。