计算numpy中2个点列表的距离
我有2个点列表作为numpy.ndarray，每行是一个点的坐标，例如：
a = np.array([[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]])
b = np.array([[1,1,0],[0,1,1],[1,0,1]])
在这里，我想计算2个列表中所有对点之间的欧几里得距离，对于a中的每个点p_a，我想计算它与b中每个点p_b之间的距离。所以结果是
d = np.array([[1,sqrt(3),1],[1,1,sqrt(3)],[sqrt(3),1,1]])
如何在numpy中使用矩阵乘法来计算距离矩阵？
问题答案：
使用直接的numpy广播，您可以执行以下操作：
dist = np.sqrt(((a[:, None] - b[:, :, None]) ** 2).sum(0))
另外，scipy有一个例程可以稍微提高效率（特别是对于大型矩阵）
from scipy.spatial.distance import cdist
dist = cdist(a, b)
我将避免依赖于分解矩阵乘积（形式为A ^ 2 + B ^ 2-2AB）的解决方案，因为由于浮点舍入误差，它们在数值上可能不稳定。
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