Wie kann NumPy den euklidischen Abstand zwischen Punkten effizient berechnen?

NumPy-basierte euklidische Distanzberechnung

Im Bereich des 3D-Raums, wenn zwei Punkte sich danach sehnen, ihren Abstand voneinander zu kennen, taucht ein richtungweisendes Licht auf: NumPy. Konkret ist die Funktion numpy.linalg.norm der Schlüssel zur Erschließung dieses Wissens.

Betrachten Sie zwei Punkte in der riesigen Weite des Weltraums:

a = numpy.array((ax, ay, az))
b = numpy.array((bx, by, bz))

Um die Distanz zwischen ihnen zu überwinden, NumPy lockt uns mit einer einfachen Anrufung:

dist = numpy.linalg.norm(a-b)

Unter dieser scheinbar harmlosen Zeile verbirgt sich eine tiefgründige Wahrheit: Der euklidische Abstand, im mathematischen Sprachgebrauch die l2-Norm, ist das eigentliche Wesen dieser Operation. Der Standardparameter ord in numpy.linalg.norm erkennt diese Tatsache geschickt an und setzt seinen Wert auf 2.

Als Beweis für die Leistungsfähigkeit von NumPy verallgemeinert er diese Berechnung elegant auf Räume jenseits von drei Dimensionen. Ganz gleich, ob Ihre Punkte in einem ausgedehnten multidimensionalen Universum leben oder die bescheidenen Grenzen von 2D durchqueren, NumPy ist bereit, ihre Distanz zu beleuchten.

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