NumPy はどのようにして点間のユークリッド距離を効率的に計算できるのでしょうか?

NumPy によるユークリッド距離計算

3D 空間の領域では、2 つの点がそれらの距離を知りたがるとき、誘導光、NumPy が現れます。具体的には、numpy.linalg.norm 関数がこの知識を解く鍵を持っています。

広大な空間にある 2 つの点を考えてみましょう:

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

それらの間の距離を移動するには、NumPy単純な呼び出しで私たちを手招きします:

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

この下にあるようです無害な行には深遠な真実が隠されています。ユークリッド距離 (数学用語での l2 ノルム) がこの演算の本質です。 numpy.linalg.norm のデフォルトの ord パラメータはこの事実を鋭く認識し、その値を 2 に設定します。

NumPy の能力の証として、この計算を 3 次元を超える空間にエレガントに一般化します。したがって、ポイントが広大な多次元宇宙に存在する場合でも、2D のささやかな境界を横断する場合でも、NumPy はそれらの距離を照らす準備ができています。

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