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计算Python Numpy向量之间的欧氏距离实例
脚本专栏 2024/12/26 佚名
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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Python Numpy向量之间的欧氏距离实例

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：

计算Python Numpy向量之间的欧氏距离实例

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。

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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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