Python でユークリッド距離を計算する方法 (例付き)
2 つのベクトル A と B の間のユークリッド距離は次のように計算されます。
ユークリッド距離 = √ Σ(A i -B i ) 2
Python で 2 つのベクトル間のユークリッド距離を計算するには、 numpy.linalg.norm関数を使用できます。
#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
2 つのベクトル間のユークリッド距離は12.40967であることがわかります。
2 つのベクトルが同じ長さでない場合、この関数は警告メッセージを生成することに注意してください。
#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,)
この関数を使用して、pandas DataFrame の 2 つの列間のユークリッド距離を計算することもできることに注意してください。
#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
2 つの列間のユークリッド距離は40.49691であることがわかります。
コメント
1. Python でユークリッド距離を計算するにはいくつかの方法がありますが、 このスタック オーバーフロー スレッドで説明されているように、ここで説明されている方法が最も速いことがわかります。
2. numpy.linalg.norm関数の完全なドキュメントは、ここで見つけることができます。
3.ユークリッド距離の詳細については、 この Wikipedia ページを参照してください。