NumPy는 어떻게 점 사이의 유클리드 거리를 효율적으로 계산할 수 있습니까?

NumPy 기반 유클리드 거리 계산

3D 공간 영역에서 두 점이 서로의 거리를 알고 싶어할 때 안내등인 NumPy가 나타납니다. 특히 numpy.linalg.norm 함수는 이 지식을 잠금 해제하는 열쇠를 쥐고 있습니다.

광활한 공간에서 두 지점을 고려해보세요.

a = numpy.array((ax, ay, az))
b = numpy.array((bx, by, bz))

두 지점 사이의 거리를 탐색하려면 NumPy 간단한 호출로 우리를 유혹합니다:

dist = numpy.linalg.norm(a-b)

겉으로는 무해해 보이는 이 아래 선은 심오한 진실을 담고 있습니다. 수학적 용어로 l2 표준인 유클리드 거리가 이 연산의 핵심입니다. numpy.linalg.norm의 기본 ord 매개변수는 이 사실을 기민하게 인식하여 해당 값을 2로 설정합니다.

NumPy의 강력한 성능을 입증하여 이 계산을 3차원 이상의 공간으로 우아하게 일반화합니다. 따라서 포인트가 거대한 다차원 우주에 있거나 2D의 초라한 경계를 가로지르더라도 NumPy는 포인트의 거리를 밝힐 준비가 되어 있습니다.

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