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python - 如何计算python中数组元素的距离？

问题描述

我有一个 numpy 数组，其中每个元素都是一个位置，如下所示：

array([[1, 1, 0. ],
       [2 , 2, 0. ],
       [3 , 3, 1 ]])

我想计算每个元素之间的距离。所以在这里，预期的输出是：

[0, 1.414213, 1.732050]

距离计算如下：对于第一个元素，它是 0，因为之前没有任何元素。对于第二个sqrt((2 - 1)**2 + (2 - 1)**2 + (0 - 0)**2))，依此类推

但是，有很多元素（大约数千个），并且此操作会重复多次。所以我需要一种方法来快速执行这个。

我想知道是否有一个库（甚至更好的 numpy 函数）可以解决我的问题。我cdist以前使用 from scipy.spatial.distance ，但它不再起作用（我对 scipy 依赖项有问题），所以我正在寻找另一种方式。

标签： pythonperformancenumpy

解决方案

这是一个纯粹的 numpy 解决方案。a是您的输入向量数组。您首先明智地创建距离分量，然后将它们平方，然后将它们对每一行求和，然后得到每个总和的 sqrt。

np.sqrt(np.sum((a[1:] - a[:-1])**2, axis=1))

数组（[1.41421356，1.73205081]）

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