numpy计算两点距离
时间: 2023-06-06 12:06:20 浏览: 92
可以使用numpy中的linalg.norm函数来计算两点之间的欧几里得距离。例如,对于点p和点q,可以使用以下代码计算它们之间的距离:
import numpy as np
p = np.array([1, 2, 3])
q = np.array([4, 5, 6])
distance = np.linalg.norm(p - q)
print(distance)
输出结果为:
5.196152422706632
相关问题
numpy同时计算多个两点距离
可以使用`scipy.spatial.distance.cdist`函数来计算多个点之间的距离,它可以接受两个矩阵作为参数,分别表示两组点的坐标,然后返回一个距离矩阵,表示两组点之间的距离。
例如,假设有两组点A和B:
```
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist
A = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])
B = np.array([[7,8], [9,10], [11,12]])
```
则可以使用以下代码计算它们之间的欧几里得距离:
```
dist = cdist(A, B)
```
也可以计算它们之间的曼哈顿距离:
```
dist = cdist(A, B, metric='cityblock')
```
还可以计算它们之间的闵可夫斯基距离,例如:
```
dist = cdist(A, B, metric='minkowski', p=3)
```
其中,p表示闵可夫斯基距离中的p值,如果p=2,则为欧几里得距离,如果p=1,则为曼哈顿距离,如果p为其他值,则为闵可夫斯基距离。
python 两点间距离 numpy
求两点间的距离可以使用numpy库中的sqrt函数来计算欧式距离。根据引用中的代码,我们可以定义一个函数euclidean_distance,接受两个点a和b,然后遍历两个点的坐标,计算差值的平方并累加,最后取平方根得到距离。下面是一个例子:
```python
import numpy as np
def euclidean_distance(a, b):
dis = 0
for i in range(len(a)):
dis += (a[i] - b[i]) ** 2
distance = np.sqrt(dis)
return distance
distance = euclidean_distance([2, 4, 2, 7], [6, 4, 2, 8])
print(distance)
```
这段代码中,我们给定了两个四维空间中的点[2, 4, 2, 7]和[6, 4, 2, 8],然后调用euclidean_distance函数计算它们之间的距离,结果为4.0。