两个n维矢量之间的欧几里德距离

Question

在Julia中找到两个n维向量之间欧氏距离的简单方法是什么？

Answer 1

这是一个简单的方法

n = 10
x = rand(n)
y = rand(n)
d = norm(x-y)  # The euclidean (L2) distance

对于曼哈顿/出租车/ L1距离,请使用 norm(x-y,1)

Answer 2

由于可爱的距离套餐,这很容易做到:

Pkg.add("Distances") #if you don't have it
using Distances
one7d = rand(7)
two7d = rand(7)
dist = euclidean(one7d,two7d)

此外,如果你说2个9d col矢量矩阵,你可以使用colwise得到每个相应对之间的距离:

thousand9d1 = rand(9,1000)
thousand9d2 = rand(9,1000)
dists = colwise(Euclidean(), thousand9d1, thousand9d2)
#returns: 1000-element Array{Float64,1}

您还可以比较单个矢量,例如原点(如果您想要每个列矢量的大小)

origin9 = zeros(9)
mags = colwise(Euclidean(), thousand9ds1, origin9)
#returns: 1000-element Array{Float64,1}

其他距离也可用:

有关详细信息,请参阅包的github页面.