计算Python Numpy向量之间的欧氏距离，已知vec1和vec2是两个Numpy向量，欧氏距离计算如下：
import numpy
dist = numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.square(vec1 - vec2)))
或者直接：
dist = numpy.linalg.norm(vec1 - vec2)
补充知识：Python中计算两个数据点之间的欧式距离，一个点到数据集中其他点的距离之和
如下所示：
计算数两个数据点之间的欧式距离
import numpy as np def ed(m, n): return np.sqrt(np.sum((m - n) ** 2)) i = np.array([1, 1]) j = np.array([3, 3]) distance = ed(i, j) print(distance)
在jupyter 中运输代码输出结果如下：
计算一个点到数据集中其他点的距离之和
from scipy import * import pylab as pl all_points = rand(500, 2) pl.plot(all_points[:, 0], all_points[:, 1], 'b.') pl.show()
在jupyter 中运输代码输出结果如下：
from scipy import * import pylab as pl all_points = rand(500, 2) pl.plot(all_points[:, 0], all_points[:, 1], 'b.') pl.show()
定义函数计算距离
def cost(c, all_points): #指定点，all_points:为集合类的所有点
return sum(sum((c - all_points) ** 2, axis=1) ** 0.5)
以上这篇计算Python Numpy向量之间的欧氏距离实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！
如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
桃源资源网 Design By www.nqtax.com
暂无“计算Python Numpy向量之间的欧氏距离实例”评论...
稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？