相关疑难解决方法(0)

我不确定"规范"和"欧几里德距离"是否意味着同样的事情.请你帮我解决这个问题.

我有一个nby m数组a,其中m> 3.我想计算第二个数据点a[1,:]与所有其他点(包括它自身)之间的Eculidean距离.所以我使用了np.linalg.norm,它输出了两个给定点的范数.但我不知道这是否是获得ED的正确方法.

import numpy as np

a = np.array([[0, 0, 0 ,0 ], [1, 1 , 1, 1],[2,2, 2, 3], [3,5, 1, 5]])
N = a.shape[0] # number of row
pos = a[1,:] # pick out the second data point. 
dist = np.zeros((N,1), dtype=np.float64)

for i in range(N):
    dist[i]= np.linalg.norm(a[i,:] - pos)