我不确定我的标题是否正确,但基本上我有一个引用坐标,格式为(x,y,z),还有一个大的列表/坐标数组。我需要得到每一个之间的欧几里德距离,所以在理论上,对于numpy和scipy,我应该能够做一个操作,例如:
import numpy, scipy.spatial.distance
a = numpy.array([1,1,1])
b = numpy.random.rand(20,3)
distances = scipy.spatial.distance.euclidean(b, a)
但是我没有得到一个数组,而是得到了一个错误:ValueError: Input vector should
我注意到scipy和sklearn都有一个余弦相似性/余弦距离函数。我想测试每对向量的速度: setup1 = "import numpy as np; arrs1 = [np.random.rand(400) for _ in range(60)];arrs2 = [np.random.rand(400) for _ in range(60)]"
setup2 = "import numpy as np; arrs1 = [np.random.rand(400) for _ in range(60)];arrs2 = [np.random.rand(400) for
我正在实现一个RANSAC算法,用于图像中的圆检测。我描述了行刑,我得到:
13699392 function calls in 799.981 seconds
Random listing order was used
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {time.time}
579810 0.564 0.000 0.564 0.000 {getattr
我一直在探索不同的降维算法,特别是PCA和T。我正在获取MNIST数据集的一个小子集(有780个维度),并试图将原始数据降到三维,以便将其可视化为散点图。T可以用非常详细的描述.
我使用PCA作为the之前的中间降维步骤,正如the最初的创建者在上所描述的那样
我发现space要花费很长时间才能运行(从2000 x 25到2000 x 3特征空间需要10-15分钟),而PCA运行相对较快( 2000 x 780 => 2000 x 20)。
为什么是这种情况?我的理论是,在PCA实现中(直接来自主要作者的Python源代码),他使用Numpy点积符号来计算X和X.T
def pca(X