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我在 numpy 中有一个点数组:

points = rand(dim, n_points)

我想:

  1. 计算某个点与所有其他点之间的所有 l2 范数(欧几里得距离)
  2. 计算所有成对距离。

最好是所有 numpy 并且没有 for 的。一个人怎么能做到?

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如果您愿意使用 SciPy,则scipy.spatial.distance模块(函数cdist和/或pdist)完全按照您的意愿执行,所有循环都在 C 中完成。您也可以通过广播来完成,但会有一些额外的内存开销。

于 2010-03-20T20:13:22.473 回答
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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) )

这使

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]])

您可以通过以下方式检查其中一项

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

诀窍是把newaxis 然后做广播。

祝你好运!

于 2010-03-20T14:33:08.240 回答