पायथन में यूक्लिडियन दूरी की गणना कैसे करें (उदाहरण के साथ)

दो वैक्टर ए और बी के बीच यूक्लिडियन दूरी की गणना निम्नानुसार की जाती है:

यूक्लिडियन दूरी = √ Σ(ए _आई -बी _आई ) ²

पायथन में दो वैक्टरों के बीच यूक्लिडियन दूरी की गणना करने के लिए, हम numpy.linalg.norm फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं:

 #import functions
import numpy as np
from numpy. linalg import norm

#define two vectors
a = np.array([2, 6, 7, 7, 5, 13, 14, 17, 11, 8])
b = np.array([3, 5, 5, 3, 7, 12, 13, 19, 22, 7])

#calculate Euclidean distance between the two vectors 
norm(ab)

12.409673645990857

दोनों सदिशों के बीच यूक्लिडियन दूरी 12.40967 निकली।

ध्यान दें कि यदि दो वेक्टर समान लंबाई के नहीं हैं तो यह फ़ंक्शन एक चेतावनी संदेश उत्पन्न करेगा:

 #import functions
import numpy as np
from numpy. linalg import norm

#define two vectors
a = np.array([2, 6, 7, 7, 5, 13, 14])
b = np.array([3, 5, 5, 3, 7, 12, 13, 19, 22, 7])

#calculate Euclidean distance between the two vectors 
norm(ab)

ValueError : operands could not be broadcast together with shapes (7,) (10,) 

ध्यान दें कि हम इस फ़ंक्शन का उपयोग पांडा डेटाफ़्रेम के दो स्तंभों के बीच यूक्लिडियन दूरी की गणना करने के लिए भी कर सकते हैं:

 #import functions
import pandas as pd 
import numpy as np
from numpy. linalg import norm

#define DataFrame with three columns
df = pd.DataFrame({'points': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#calculate Euclidean distance between 'points' and 'assists' 
norm(df[' points '] - df[' assists '])

40.496913462633174

दोनों स्तंभों के बीच की यूक्लिडियन दूरी 40.49691 निकली।

टिप्पणियाँ

1. पायथन में यूक्लिडियन दूरी की गणना करने के कई तरीके हैं, लेकिन जैसा कि यह स्टैक ओवरफ़्लो थ्रेड बताता है , यहां बताई गई विधि सबसे तेज़ साबित होती है।

2. आप numpy.linalg.norm फ़ंक्शन का पूरा दस्तावेज़ यहां पा सकते हैं।

3. यूक्लिडियन दूरी के बारे में अधिक जानने के लिए आप इस विकिपीडिया पृष्ठ को देख सकते हैं ।