计算Python Numpy向量之间的欧氏距离

最新推荐文章于 2025-06-26 22:38:51 发布
最新推荐文章于 2025-06-26 22:38:51 发布
阅读量10w+ 收藏 41
点赞数 22
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Python 文章标签： Python Numpy 向量 欧氏距离
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/GarfieldEr007/article/details/51386683
本文介绍了如何使用Python的Numpy库来计算两个向量之间的欧氏距离，提供了两种方法：一种是通过手动计算平方和再开方的方式；另一种是直接调用Numpy提供的linalg.norm函数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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)


numpy学习笔记11：计算两个数组的欧氏距离
fen_fen的专栏
03-19 714
numpy学习笔记11：计算两个数组的欧氏距离
Python-Numpy-计算向量间的欧式距离
2401_82889064的博客
03-05 1021
/
python计算两个向量之间的欧氏距离
weixin_44493841的博客
11-19 6718
python计算两个向量之间的欧氏距离 代码： import numpy as np # 向量的值 feature_1 = np.array([1,2,3]) feature_2 = np.array([14,15,16]) def embedding_distance(feature_1, feature_2):     dist = np.linalg.norm(...
距离度量类型总结
最新发布
2501_90669630的博客
06-26 846
曼哈顿距离(Manhattan Distance，也称为 L1 距离)的定义为：在直角坐标系中，两点之间的距离是它们在各坐标轴方向上差的绝对值之和。曼哈顿距离的几何意义是"沿轴向移动的最短路径"，常用于计算两点间的最短可行路径。 在 nnn 维空间中，点 A=(a1a2⋮an)A = \begin{pmatrix} a_1 \\ a_2 \\ \vdots \\ a_n \end{pmatrix}A=​a1​a2​⋮an​​​ 和点 B=(b1b2⋮bn)B = \begin{pmatrix} b_1
欧氏距离(Euclidean Distance) Python 实现计算欧氏距离
从零开始学习python --zeropython
09-10 9871
欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最容易直观理解的距离度量方法，我们小学、初中和高中接触到的两个点在空间中的距离一般都是指欧氏距离。 Python 实现计算欧氏距离 Python import numpy as np x=np.random.rando...
【20211129】【Python】使用Python计算欧氏距离的方法
诗小葵的博客
11-29 1万+
该问题源于工作中使用 k 折交叉验证选取最优的 KMeans 算法参数，过程中使用欧氏距离来评价参数的优劣。 1. 代公式，封装成函数 def calEuclidean(x, y): dist = np.sqrt(np.sum(np.square(x-y))) # 注意：np.array 类型的数据可以直接进行向量、矩阵加减运算。np.square 是对每个元素求平均~~~~ return dist 2. 调用 numpy 函数库 使用 nu...
Python：计算欧氏距离的三种写法
DeniuHe的博客
09-14 5万+
使用列表List作为样本点表示的欧氏距离计算方法： import math # 计算两点之间的距离 def eucliDist(A,B): return math.sqrt(sum([(a - b)**2 for (a,b) in zip(A,B)])) X = [1,2,3,4] Y = [0,1,2,3] print(eucliDist(X,Y)) 使用np.array作为样本点...
计算Python Numpy向量之间的欧氏距离实例
12-17
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 ...
Python Numpy计算各类距离的方法
09-19
### Python Numpy 计算各类距离的方法 #### 1. 闵可夫斯基距离 (Minkowski Distance) 闵可夫斯基距离是一种通用的距离计算方法，适用于多种情况，它可以通过调整参数 \( p \) 来计算不同的距离类型。给定两个 n 维...
Python 实现 距离公式 欧式距离、余弦距离、曼哈顿距离
Rp的博客
08-05 1万+
距离公式 python 1、欧式距离（Euclidean Distance） 计算公式： (x1−x2)2+(y1−y2)2 \sqrt{(x_1-x_2)^2+(y_1-y_2)^2} (x1​−x2​)2+(y1​−y2​)2​ Python # 计算欧氏距离 def distEclud(vecA, vecB): return np.sqrt(np.sum(np.power((vecA...
python 计算向量欧氏距离 numpy
yeizisn的博客
11-07 1万+
转自：http://blog.youkuaiyun.com/sscssz/article/details/52456848 给定两个向量，计算欧式距离 直接调用numpy中的几个函数就行了 这种东西，绝对不要自己写，哈哈 涉及到怎么将list转化为numpy的array [python] view plain copy  
Python NumPy计算欧氏距离（Euclidean Distance）
热门推荐
云中寻雾的博客
02-18 7万+
欧氏距离定义： 欧氏距离（ Euclidean distance）是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。 在二维和三维空间中的欧式距离的就是两点之间的距离，二维的公式是： begin{equation} d = sqrt{(X_1 – Y_1)^2 + (X_2 – Y_2)^2}end{equation} 三维的公式是： begin{equation} d = sq...
第四章 Isomap
fxnfk
09-07 580
MDS降维的原则是保持点之间的距离不变，它用的距离计算公式是欧氏距离。如果距离计算公式换为地理距离，就是Isomap算法。 直接求地理距离不好求，所以用多个欧式距离的和模拟地理距离。 1、对数据集构造k近邻； 2、就算所有点之间的最近路径作为地理距离； 3、K=−12HDGHK=-\frac{1}{2}HD^{G}HK=−21​HDGH，计算KKK的特征值Λ^\hat\LambdaΛ^和特征向量VVV，则降维后的数据集维：Y=Σ12VTY=\Sigma^{\frac{1}{2}}V^TY=Σ21​VT。 其
求矩阵中向量两两间的欧氏距离(python实现)
Tan_HandSome的博客
09-08 1万+
假设有两个三维向量集，用矩阵表示: 要求A，B两个集合中的元素两两间欧氏距离。 先求出ABT： 然后对A和BT分别求其中每个向量的模平方，并扩展为2*3矩阵： 然后： 将上面这个矩阵一开平方，就得到了A，B向量集两两间的欧式距离了。 代码: def EuclideanDistances(A, B): BT = B.transpose() # vecP...
求两个矩阵中向量的欧氏距离(python实现)
编程之路
05-05 8380
假设有两个三维向量集，用矩阵表示:要求A，B两个集合中的元素两两间欧氏距离。先求出ABT：然后对A和BT分别求其中每个向量的模平方，并扩展为2*3矩阵：将上面这个矩阵一开平方，就得到了A，B向量集两两间的欧式距离了。算法:def EuclideanDistances(A, B): BT = B.transpose() # vecProd = A * BT vecProd =...
深度学习中常用计算距离的几种算法对比与python实现
知来者逆的博客
03-26 3049
许多算法，无论是监督学习还是无监督学习，都使用距离度量。这些度量，如欧几里得距离或余弦相似度，通常出现在k-NN、UMAP、HDBSCAN等算法中。 理解距离度量领域的重要性可能超出了你的预期。以k-NN为例，这是一种常用于监督学习的技巧。默认情况下，它经常使用欧几里得距离。作为一种距离度量，它本身是很好的。
python 求各种距离公式（numpy矩阵）
知识搬运者
01-07 8925
导入必要库 ： from scipy.spatial.distance import pdist, squareform 一、距离计算（压缩成一维的） 1、欧式距离 计算数组矩阵 X 样本之间的欧式距离，返回值为 Y 为压缩距离元组或矩阵（以下等同） X = pdist(X, 'euclidean') 2、明氏距离 X = pdist(X, 'minkowski', p) 3、曼哈顿距离 Y = pdist(X, 'cityblock') 4、标准化欧式距离 ...
numpy计算两二维数组距离
u010041824的专栏
12-22 7398
利用numpy可以很方便的计算两个二维数组之间的距离。二维数组之间的距离定义为：X的维度为(a,c),Y的维度为(b,c),Z为X到Y的距离数组,维度为(a,b)。且Z[0,0]是X[0]到Y[0]的距离。Z(m,n)为X[m]到Y[n]的距离。如下图所示。代码如下:#computer the distance between text point x and train point x_train
计算两个多维向量之间的欧氏距离
11-23
计算两个多维向量之间的欧氏距离（Euclidean distance）是最常见的距离度量之一，特别是在机器学习和数据分析中。对于二维或三维空间中的点，欧氏距离非常直观，但也可以扩展到任意维度。下面是计算两个N维向量`vector1`和`vector2`之间欧氏距离的基本公式： ```python import numpy as np def euclidean_distance(vector1, vector2): # 将两个向量转换为numpy数组进行处理 vector1 = np.array(vector1) vector2 = np.array(vector2) # 计算差值的平方和 squared_difference = np.sum((vector1 - vector2) ** 2) # 取平方根得到欧氏距离 return np.sqrt(squared_difference) ``` 使用这个函数时，只需传入两个对应元素构成的列表或元组即可。例如： ```python distance = euclidean_distance([1, 2, 3], [4, 5, 6]) print(distance) ```
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值