Matlab dist函数 对应 python 代码

Matlab dist函数 对应 python 代码

Matlab 中的dist

dist()函数，求矩阵和向量之间的欧式距离
A：nd的矩阵
B: 1d的矩阵
C = dist(A,B) :得到的也是n*d的矩阵

Python 中现有的求距离函数

python 的 cdist和pdist 都不对应Matlab的dist()函数
cdist(A,B) 得到的是n*1 的向量

cdist 与pdist 区别

	distance.cdist()方法	distance.pdist()方法
输入	distance.cdist()方法 distance.pdist()方法输入 输入两个距离（A、B），计算方法是X中的点一次与Y中的点求距离。	输入一个数组点（X），里面的元素反复对比求距离（i -> i+1距离，i -> i+2距离，i -> i+3 距离…）
输出	返回 n形状*1形状的向量	返回一个列表

Python 实现Matlab中的dist

python 版的dist 距离函数（求欧式距离）如下：

## matlab 中的 dist
import numpy as np

def mdist(w,p):
    S,R = w.shape
    Q = p.shape[1]
    z = iDistApplyCPU(w,p,S,Q)
    return z

def iDistApplyCPU(w,p,S,Q):
    z = np.zeros((S,Q))
    if (Q<S):
        pt = p.T
        for q in range(Q):
            z[:,q] = np.sum((w-pt[q,:])**2, 1)
    else:
        wt = w.T
        for i in range(S):
            z[i,:] = np.sum((wt[:,i]-p)**2, 0)
    z = np.sqrt(z)
    return z

A：nd的矩阵
B: 1d的矩阵
C = mdist(A,B) : 也会得到的像Matlab中dist，是n*d的矩阵

参考：

1. 求距离3——distance.pdist()方法，返回距离值
2. Matlab 帮助文档