在numpy数组中计算欧几里得距离

Question

我有一个三维数组，如下所示：

 A = [[x1 y1 z1]
      [x2 y2 z2]
      [x3 y3 z3]]

我需要找出每个点之间的欧几里得距离，这样我才能得到仅包含 (row0,row1)、(row1,row2) 和 (row0,row2) 三种距离的输出结果。

我有一些代码：

dist = scipy.spatial.distance.cdist(A,A, 'euclidean')

但它会以矩阵形式给出距离。

dist= [[0  a   b]
       [a  0   c]
       [b  c   0]]

我希望您能将结果翻译成 [a b c]。

- DummyGuy

Answer 1

考虑使用 scipy.spatial.distance.pdist。

你可以这样做。

>>> A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [10, 20, 30]])
>>> scipy.spatial.distance.pdist(A)
array([  5.19615242,  33.67491648,  28.93095228])

但要注意输出距离的顺序是(row0,row1),(row0,row2)和(row1,row2)。

- Kei Minagawa

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没问题，一点都不。:) - Kei Minagawa

Answer 2

您可以像这样做：

您可以采取以下措施：

>>> import numpy as np
>>> from itertools import combinations
>>> A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [10, 20, 30]])
>>> [np.linalg.norm(a-b) for a, b in combinations(A, 2)]
[5.196152422706632, 33.674916480965472, 28.930952282978865]

- Ashwini Chaudhary