numpy计算距离
时间: 2023-10-05 11:07:22 浏览: 37
在numpy中,可以使用`numpy.linalg.norm`函数来计算向量之间的距离。
例如,假设有两个向量a和b:
```
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
```
则可以使用以下代码计算它们之间的欧几里得距离:
```
dist = np.linalg.norm(a - b)
```
也可以计算它们之间的曼哈顿距离:
```
dist = np.linalg.norm(a - b, ord=1)
```
还可以计算它们之间的闵可夫斯基距离,例如:
```
dist = np.linalg.norm(a - b, ord=3)
```
其中ord参数表示要计算的距离类型,如果ord=2,则为欧几里得距离,如果ord=1,则为曼哈顿距离,如果ord为其他值,则为闵可夫斯基距离。
相关问题
numpy计算三维距离
可以使用numpy中的linalg.norm函数来计算三维距离。该函数可以计算向量的范数,其中二范数就是欧几里得距离。下面是一个例子:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
distance = np.linalg.norm(a - b)
print(distance)
```
输出结果为:
```
5.19615242271
```
这个结果就是向量a和向量b之间的欧几里得距离。如果要计算多个点之间的距离,可以将这些点放在一个二维数组中,然后对每一对点都计算一下距离。下面是一个例子:
```python
import numpy as np
points = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
distances = []
for i in range(len(points)):
for j in range(i+1, len(points)):
distance = np.linalg.norm(points[i] - points[j])
distances.append(distance)
print(distances)
```
输出结果为:
```
[5.19615242271, 10.3923048454,5.19615242271]
```
这个结果表示第一个点和第二个点之间的距离是5.196,第一个点和第三个点之间的距离是10.392,第二个点和第三个点之间的距离是5.196。
使用numpy计算欧几里得距离
假设有两个向量a和b,它们的欧几里得距离可以通过以下方式计算:
```python
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
distance = np.linalg.norm(a - b)
print(distance)
```
输出:
```
5.19615242271
```
其中`np.linalg.norm(a - b)`表示求向量a和b的差值,即$[1-4, 2-5, 3-6]$,然后计算这个向量的欧几里得范数(即长度),即$\sqrt{(1-4)^2 + (2-5)^2 + (3-6)^2}$。