Python 使用numpy矩阵最小化3组点之间的距离

给定3组二维点

A

、

B

和

C

A=np.asarray（[a1，a2，a3，…，ak]）
B=np.asarray（[b1，b2，b3，…，bm]）
C=np.asarray（[c1，c2，c3，…，cn]）

我想计算一个矩阵

AC

的维数

kxn

，它包含了从a中的每个点到C中的每个点经过B中的最佳点的最小（欧几里德）距离（最好的是使路径的距离最小化

a->B->C

）

到目前为止，我已经得到了距离矩阵

AB

和

BC

，其中A到B点和B到C点之间的每对距离

AB=scipy.space.distance_矩阵（A，B）
BC=scipy.space.distance_矩阵（B，C）

当然，我现在可以运行嵌套的for循环来获得矩阵

AC

我的问题是，这是否可以只使用

AB

和

BC

之间的矩阵运算来实现（允许形状变换） 它甚至可以是直接在

A

、

B

和

C

之间进行的操作

此外，是否有可能获得尺寸

k x n

的类似矩阵

BestB

，该矩阵在每个元素

i，j

中包含使

a[i]

到

B[j]

之间的距离最小的点的索引

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如果有任何有效的算法来解决此问题，如果您能提及，我也将不胜感激

您可以在此处使用广播：

dist_mat = (AB[...,None] + BC)
min_dist = dist_mat.min()

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很好的解决方案，您可能还希望

dist_mat.min（axis=2）

和

dist_mat.argmin（axis=2）

获得所有的最小值（对于x C的每个成员）和使最小值的指数。这就像预期的那样工作！还可以了解使用省略号和

None

对数组进行切片的可能性。谢谢