Python 歐式距離

歐氏距離(euclidean distance)

歐氏距離是最易於理解的一種距離計算方法，源自歐氏空間中兩點間的距離公式。

(1)二維平面上兩點a(x1,y1)與b(x2,y2)間的歐氏距離：

(2)三維空間兩點a(x1,y1,z1)與b(x2,y2,z2)間的歐氏距離：

(3)兩個n維向量a(x11,x12,…,x1n)與 b(x21,x22,…,x2n)間的歐氏距離：

(4)也可以用表示成向量運算的形式：

python中的實現：

import numpy as np

x=np.random.random(10)
y=np.random.random(10)
#方法一：根據公式求解
d1=np.sqrt(np.sum(np.square(x-y)))
#方法二：根據scipy庫求解
from scipy.spatial.distance import pdist
x=np.vstack([x,y])           #將x,y兩個一維陣列合併成乙個2d陣列 ；[[x1,x2,x3...],[y1,y2,y3...]]
d2=pdist(x)                  #d2=np.sqrt(（x1-y1)

+(x2-y2)

+....)

歐式距離 caffe tensorflow

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