NumPy 如何高效计算 3D 空间中的欧氏距离？

使用 NumPy 求 3D 空间中的欧氏距离

处理三维点时，例如：

` `
a = (ax, ay, az)
b = (bx, by, bz)
``

确定它们之间的距离变得至关重要。欧氏距离，由以下公式给出：

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

可以使用 NumPy 轻松计算。

要实现这一点，请利用numpy.linalg.norm，如下所示：

``
import numpy
a = numpy.array((ax, ay, az))
b = numpy.array(( bx, by, bz))
距离 = numpy.linalg.norm(a-b)
``

这里需要注意的是 numpy.linalg.norm 的默认序数参数 (ord) 设置为 2。这实际上与 欧几里得距离，本质上是l2范数.

要进一步了解欧氏距离和范数的理论基础，请深入研究经典著作《数据挖掘导论》。

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