求mk矩阵A和nk矩阵的欧几里得距离?
参考回答：
先得到矩阵
,然后对矩阵A和矩阵
分别求出其中每个向量的模平方,并扩展为两个m*k的矩阵
和
。最终求得新的矩阵
,并将此矩阵开平方得到A,B向量集的欧几里得距离。
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问题内容： 我在二维空间中有一组点，需要计算每个点到另一个点的距离。 我的点数相对较少，最多不超过100个。但是，由于我需要经常快速地确定这些移动点之间的关系，并且因为我知道遍历这些点可能同样糟糕由于O（n ^ 2）的复杂性，我正在寻找利用numpy矩阵魔术（或scipy）的方法。 就象我的代码中所说的那样，每个对象的坐标都存储在其类中。但是，当我更新类坐标时，也可以用numpy数组更新它们。 我
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最后，我们准备把数据从文件读入一个矩阵中。具体来说，每个城市在该矩阵中都一个相应的行和列。 我们将在main函数中创建该矩阵，它会剩余大量空间： apmatrix<int> distances (50, 50, 0); 在processLine内部，我们从Set中得到两个城市的索引，并以这两个索引为矩阵的索引，向矩阵中添加了新信息： int dist = convertToInt (distSt
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我目前正在做一个音频信号处理项目，需要在Java中的一个复杂矩阵上使用SVD。我当前的线性代数库是Apache Commons。但它只提供实矩阵的SVD，JAMA、JBLAS、EJML、ojAlgo都不支持复杂的SVD。 我一直在用一些技巧从一个等效的实矩阵中找到SVD。然而，当我重建矩阵时，这种技术对于虚部有很大的不准确性。
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问题内容： 我目前正在将数据读入如下所示的数据框中。 我想根据此数据创建一个欧几里得距离矩阵，该矩阵显示所有城市对之间的距离，因此我得到一个结果矩阵，如下所示： 我的实际数据框中还有更多城市和坐标，因此我需要能够以某种方式遍历所有城市对并创建一个距离矩阵，就像上面显示的那样，但是我不确定如何配对所有城市一起引用并应用欧几里德距离公式？任何帮助，将不胜感激。 问题答案： 我认为您对distance_
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我需要计算存储在csr稀疏矩阵和一些点列表中的所有点之间的欧氏距离。对我来说，将csr转换为稠密的csr会更容易，但由于内存不足，我无法将其转换为稠密的csr，因此我需要将其保留为csr。 例如，我有一个数据\u csr稀疏矩阵（csr和稠密视图）： 这个中心点列表： 使用包，data_csr和中心之间的欧几里德距离数组将像下面这样。因此，在center的每行中，总共6个点中的每一个点都是根据da
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我在查看一些代码时发现了以下内容： 有什么区别呢？顺便说一句：我对矩阵很陌生