Як обчислити евклідову відстань у python (з прикладами)

Евклідова відстань між двома векторами A і B обчислюється наступним чином:

Евклідова відстань = √ Σ(A _i -B _i ) ²

Щоб обчислити евклідову відстань між двома векторами в Python, ми можемо використати функцію numpy.linalg.norm :

 #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

Евклідова відстань між двома векторами дорівнює 12,40967 .

Зауважте, що ця функція видасть попереджувальне повідомлення, якщо два вектори не мають однакову довжину:

 #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,) 

Зверніть увагу, що ми також можемо використовувати цю функцію для обчислення евклідової відстані між двома стовпцями pandas DataFrame:

 #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

Евклідова відстань між двома стовпцями дорівнює 40,49691 .

Коментарі

1. Є кілька способів обчислити евклідову відстань у Python, але, як пояснює цей потік Stack Overflow , описаний тут метод виявляється найшвидшим.

2. Ви можете знайти повну документацію функції numpy.linalg.norm тут .

3. Ви можете звернутися до цієї сторінки у Вікіпедії , щоб дізнатися більше про евклідову відстань.