我有兩組三維單位向量，我想衡量它們的相似程度。我目前的方法是手動計算它們的差異的歐氏范數。一個例子（不考慮單位向量）看起來像import numpy as npN = 4000a = np.random.rand(3,N)b = np.random.rand(3,N)dist = np.sum((a-b)**2,axis=0)dist = np.sum(dist)/len(dist)有沒有更好的方法來做到這一點？即我沒有想到的 numpy 函數或度量？
3 回答
尚方寶劍之說
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要計算 numpy 中的歐幾里德距離，您可以使用
numpy.linalg.norm(a-b)
還有其他類型的距離，測量其他類型的相似性。SciPy 有很多在文檔中實現和描述：https ://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/spatial.distance.html
搖曳的薔薇
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正如問題評論中所討論的，這應該更適合您要執行的操作：
from scipy import spatial
import numpy as np
N = 10
a = np.random.rand(3, N)
b = np.random.rand(3, N)
mean_a = np.mean(a, axis=1)
mean_b = np.mean(b, axis=1)
similarity = spatial.distance.cosine(mean_a, mean_b)
越接近 1 的值越相似，越接近 0 的值越不相似。
蕪湖不蕪
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您可以在 scipy 包中使用距離。
from scipy.spatial import distance
distance.euclidean(a, b)
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