使用 NumPy 求 3D 空间中的欧氏距离
处理三维点时，例如：
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a = (ax, ay, az)
b = (bx, by, bz)
``
确定它们之间的距离变得至关重要。欧氏距离，由以下公式给出：
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dist = sqrt((ax-bx)^2 (ay-by)^2 (az-bz)^2)
` `
可以使用 NumPy 轻松计算。
要实现这一点，请利用numpy.linalg.norm，如下所示：
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import numpy
a = numpy.array((ax, ay, az))
b = numpy.array(( bx, by, bz))
距离 = numpy.linalg.norm(a-b)
``
这里需要注意的是 numpy.linalg.norm 的默认序数参数 (ord) 设置为 2。这实际上与 欧几里得距离，本质上是l2范数.
要进一步了解欧氏距离和范数的理论基础，请深入研究经典著作《数据挖掘导论》。以上是NumPy 如何高效计算 3D 空间中的欧氏距离？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
