怎么用Python代码计算两个三维向量的标准化欧式距离呢？

Y小y

怎么用Python代码计算两个三维向量的标准化欧式距离呢？比如［0 0 2］和［253 2 4］的标准化欧式距离？

suchocolate

https://blog.csdn.net/liukuan73/article/details/80494779

Y小y

suchocolate 发表于 2021-6-18 00:18
https://blog.csdn.net/liukuan73/article/details/80494779

这没有标准化欧式距离啊

suchocolate

Y小y 发表于 2021-6-18 00:51
这没有标准化欧式距离啊

https://www.cnblogs.com/denny402/p/7027954.html

Y小y

suchocolate 发表于 2021-6-18 10:37
https://www.cnblogs.com/denny402/p/7027954.html

1. from scipy.spatial.distance import pdist
   
2. X=np.vstack((xyzs1[0],xyzs0[2]))
   
3. print(X)
   
4. d2=pdist(X,'seuclidean')[0]
   
5. print(d2)
   
6. print(xyzs1[0])
   
7. print(xyzs0[2])

复制代码

[[ 79.1079  94.1559 219.3038]
[706.044  255.       0.    ]]
2.449489742783178
[ 79.1079  94.1559 219.3038]
[706.044 255.      0.   ]

1. from scipy.spatial.distance import pdist
   
2. X=np.vstack((xyzs1[0],xyzs0[1]))
   
3. print(X)
   
4. d2=pdist(X,'seuclidean')[0]
   
5. print(d2)
   
6. print(xyzs1[0])
   
7. print(xyzs0[1])

复制代码

[[  79.1079   94.1559  219.3038]
[1440.903  1440.9285 1440.9285]]
2.449489742783178
[ 79.1079  94.1559 219.3038]
[1440.903  1440.9285 1440.9285]
为什么不同矩阵计算出来的d2是一样的？