文件名称:
计算Python Numpy向量之间的欧氏距离实例
开发工具:
文件大小: 31kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-17
详细说明：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 -
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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