Python 点间欧几里得距离

我有一个numpy点数组：

points = rand(dim, n_points)

我想：

计算某一点和所有其他点之间的所有l2范数（欧几里德距离）

计算所有成对距离

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最好是所有的numpy和no for's。如何做到这一点？

这可能有助于第二部分：

import numpy as np
from numpy import *
p=rand(3,4) # this is column-wise so each vector has length 3
sqrt(sum((p[:,np.newaxis,:]-p[:,:,np.newaxis])**2 ,axis=0) )

给

array([[ 0.        ,  0.37355868,  0.64896708,  1.14974483],
   [ 0.37355868,  0.        ,  0.6277216 ,  1.19625254],
   [ 0.64896708,  0.6277216 ,  0.        ,  0.77465192],
   [ 1.14974483,  1.19625254,  0.77465192,  0.        ]])

如果p是

array([[ 0.46193242,  0.11934744,  0.3836483 ,  0.84897951],
   [ 0.19102709,  0.33050367,  0.36382587,  0.96880535],
   [ 0.84963349,  0.79740414,  0.22901247,  0.09652746]])

您可以通过

sqrt(sum ((p[:,0]-p[:,2] )**2 ))
0.64896708223796884

诀窍是放置newaxis，然后进行广播

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祝你好运

如果您愿意使用SciPy，那么

SciPy.spatial.distance

模块（函数

cdist

和/或

pdist

）可以完全按照您的需要执行，所有循环都是用C完成的。您也可以通过广播来执行，但会有一些额外的内存开销