Python 从顶点开始的四面体边长（numpy）

我试图用NumPy计算四面体顶点的边长，但我能想到的最好办法是有点纠结：

import numpy as np
V = np.array([[ 1,  1,  1], [-1, -1,  1], [ 1, -1, -1], [-1,  1, -1]])
vertex_pair_indexes = np.array([[0, 1], [0, 2], [0, 3], [1, 2], [1, 3], [2, 3]])
np.squeeze(np.linalg.norm((diff(V[vertex_pair_indexes], axis=1)), axis=2))

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我可以更自然地重构它并避免调用

np.squence（）

吗？除了使用

itertools.compositions

生成所有顶点坐标对之外，还有其他方法吗？

这里有一种方法可以简化计算：

In [42]: vertex_pair_indexes
Out[42]: 
array([[0, 1],
       [0, 2],
       [0, 3],
       [1, 2],
       [1, 3],
       [2, 3]])

In [43]: first = vertex_pair_indexes[:, 0]

In [44]: second = vertex_pair_indexes[:, 1]

In [45]: np.linalg.norm(V[first] - V[second], axis=-1)
Out[45]: 
array([ 2.82842712,  2.82842712,  2.82842712,  2.82842712,  2.82842712,
        2.82842712])

正如您所建议的，您可以使用

itertools.compositions

来生成

顶点对索引

，但是如果您只对四面体感兴趣，您也可以使用

first=np.array（[0,0,0,1,1,2]）

和

second=np.array（[1,2,3,2,3]）

来硬连接所需的顶点

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或者，如果您不介意依赖scipy，可以使用：

In [70]: from scipy.spatial.distance import pdist

In [71]: pdist(V)
Out[71]: 
array([ 2.82842712,  2.82842712,  2.82842712,  2.82842712,  2.82842712,
        2.82842712])