Wie kann NumPy den euklidischen Abstand im 3D-Raum effizient berechnen?

Ermitteln des euklidischen Abstands im 3D-Raum mit NumPy

Beim Umgang mit dreidimensionalen Punkten, wie:

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

Die Bestimmung des Abstands zwischen ihnen wird unerlässlich. Der euklidische Abstand, gegeben durch die Formel:

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

kann mühelos mit NumPy berechnet werden.

Um dies zu erreichen, nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von numpy.linalg.norm, wie unten gezeigt:

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

Der Vorbehalt liegt hier darin, dass der Standard-Ordnungsparameter (ord) von numpy.linalg.norm auf 2 gesetzt ist. Dies stimmt effektiv mit der Berechnung von Euklidischer Abstand, der von Natur aus ein l2 ist Norm.

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