NumPy はどのようにして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 を使用したユークリッド距離の計算

数学の領域では、ユークリッド距離は空間内の 2 点間の距離の基本的な尺度です。多くの人に馴染みのあるこの公式は、各軸に沿った差の二乗和の平方根を使用して、点 (ax、ay、az) と (bx、by、bz) の間の距離を決定します。

dist = sqrt((ax-bx)^2 + (ay-by)^2 + (az-bz)^2)

科学計算に不可欠な Python ライブラリである NumPy を使用してこの計算に取り組むには、numpy.linalg.norm を使用します。この関数は、線形代数の基本概念であるベクトルのノルムを計算する多用途の手段を提供します。

ユークリッド距離の計算では、パラメータ ord をデフォルト値に設定して numpy.linalg.norm を呼び出します。 2. これは l2 ノルムに対応し、数学的にはユークリッド距離に相当します。次のコード スニペットは、この実装を示しています。

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

dist 変数に格納された結果は、2 点間のユークリッド距離を反映しています。このアプローチは NumPy の計算能力を活用し、効率的かつ正確な距離計算を容易にします。

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