如何在python中计算与数组元素的距离？

我有一个numpy数组，其中每个元素都是一个位置，如下所示：

array([[1, 1, 0. ],
       [2 , 2, 0. ],
       [3 , 3, 1 ]])

我想计算每个元素之间的距离。因此，这里的预期输出是：

[0, 1.414213, 1.732050]

距离的计算如下所示：

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对于第一个元素，它是0，因为之前没有任何元素。第二种是

sqrt（（2-1）**2+（2-1）**2+（0-0）**2））

等等

但是，有很多元素（大约数千个），并且此操作会重复多次。所以我需要一种快速执行的方法

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我想知道是否有一个库（或者更好的numpy函数）可以解决我的问题。我以前使用过scipy.spatial.distance中的

cdist

，但它已经不起作用了（我对scipy依赖项有问题），所以我正在寻找另一种方法。

这里有一个纯numpy解决方案

a

是您的输入向量数组。首先按组件创建距离，然后将其平方，然后对每行进行求和，然后获得每行和的sqrt

np.sqrt(np.sum((a[1:] - a[:-1])**2, axis=1))

阵列（[1.41421356，1.73205081]）

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你是如何得出结果的？查看Scipy的pdist。对于第一个元素，它是0，因为之前没有任何元素。第二个是

sqrt（（2-1）**2+（2-1）**2+（0-0）**2））

，所以我不能像我说的那样使用scipy.spatial。这是关于我的python配置的一个问题，大约一小时前我发表了一篇文章，但是我还没有找到一种方法使它工作——这应该解决/让你更接近-。对于外部来源-。