python - 点集之间的有符号距离

Question

假设我有两组点 X 和 Y 可能拥有不同数量的点和不同的维度。我们可以假设 X 和 Y 是 n x m numpy 数组(n 个点，每个 m 维)

我想获得 Y 和 X 中的点之间 sum(y-x) 距离的分布(中位数和标准差)。

例如如果一个 y 点是 (2,4) 并且一个 x 点是 (3,5) 则 sum(y-x) 距离将为 2-3 + 4-5 = -2。

如何在 Python 中做到这一点而不需要循环？

Answer 1

快速浏览scipy.spatial.distance没有产生任何结果，因此您可能需要使用广播:

>>> a = np.random.rand(5,3) #(N x M)
>>> b = np.random.rand(4,3) #(K X M)
>>> dists = np.sum(a[:,None,:] - b, axis=-1)
>>> dists
array([[-0.57713957, -1.88996939, -0.13993727, -1.17222018],
       [ 0.89288677, -0.41994304,  1.33008907,  0.29780616],
       [ 0.45866859, -0.85416123,  0.89587088, -0.13641203],
       [ 1.12909228, -0.18373754,  1.56629457,  0.53401166],
       [ 0.64299673, -0.66983308,  1.08019903,  0.04791612]])

现在只需获取中位数和标准差:

>>> np.median(dists)
0.17286113728020264
>>> np.std(dists)
0.88228393506243197