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计算Python Numpy向量之间的欧氏距离实例
脚本专栏 2024/11/2 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。

标签：
Python,Numpy,欧氏距离
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3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

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三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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