Comment NumPy peut-il calculer efficacement la distance euclidienne entre les points ?

Calcul de la distance euclidienne alimenté par NumPy

Dans le royaume de l'espace 3D, lorsque deux points aspirent à connaître leur distance, une lumière directrice émerge : NumPy. Plus précisément, la fonction numpy.linalg.norm détient la clé pour débloquer ces connaissances.

Considérez deux points dans la vaste étendue de l'espace :

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

Pour parcourir la distance qui les sépare, NumPy nous fait signe avec une simple invocation :

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

Sous cette ligne apparemment anodine se cache une vérité profonde : le La distance euclidienne, la norme l2 en langage mathématique, est l’essence même de cette opération. Le paramètre ord par défaut dans numpy.linalg.norm reconnaît astucieusement ce fait, en définissant sa valeur sur 2.

En témoignage de la puissance de NumPy, il généralise élégamment ce calcul aux espaces au-delà des trois dimensions. Ainsi, que vos points habitent dans un univers multidimensionnel tentaculaire ou traversent les humbles limites de la 2D, NumPy est prêt à éclairer leur distance.

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