python – 计算numpy中2个点列表的距离

内容导读

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内容图文

我有2个点列表为numpy.ndarray,每行是一个点的坐标,如：

a = np.array([[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]])
b = np.array([[1,1,0],[0,1,1],[1,0,1]])

在这里,我想计算2个列表中所有点对之间的欧氏距离,对于a中的每个点p_a,我想计算它与b中每个点p_b之间的距离.结果是

d = np.array([[1,sqrt(3),1],[1,1,sqrt(3)],[sqrt(3),1,1]])

如何在numpy中使用矩阵乘法来计算距离矩阵？

解决方法:

使用直接numpy广播,你可以这样做：

dist = np.sqrt(((a[:, None] - b[:, :, None]) ** 2).sum(0))

或者,scipy有一个例程,可以稍微更有效地计算(特别是对于大型矩阵)

from scipy.spatial.distance import cdist
dist = cdist(a, b)

我会避免依赖于分解矩阵乘积(形式为A ^ 2 B ^ 2 – 2AB)的解决方案,因为它们由于浮点舍入误差而在数值上不稳定.

内容总结

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