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计算Python Numpy向量之间欧氏距离实例

计算Python Numpy向量之间欧氏距离,已知vec1和vec2是两个Numpy向量,欧氏距离计算如下: import numpy dist = numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.square...(vec1 – vec2))) 或者直接: dist = numpy.linalg.norm(vec1 – vec2) 补充知识:Python中计算两个数据点之间欧式距离,一个点到数据集中其他点距离之和...如下所示: 计算数两个数据点之间欧式距离 import numpy as np def ed(m, n): return np.sqrt(np.sum((m - n) ** 2)) i = np.array...计算一个点到数据集中其他点距离之和 from scipy import * import pylab as pl all_points = rand(500, 2) pl.plot(all_points...0.5) 以上这篇计算Python Numpy向量之间欧氏距离实例就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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python复数取绝对值来计算两点之间距离

参考链接: Python复数1(简介) 在二维平面会涉及到两个变量x, y,并且有的时候需要计算两个二维坐标之间距离,这个时候将二维坐标转化为复数的话那么就可以使用pythonabs绝对值函数复数取绝对值来计算两个点之间距离或者是计算复数模...,当我们将两个复数对应坐标相减然后其使用abs绝对值函数那么得到就是两点之间距离一个复数取绝对值得到就是复数模长  if __name__ == '__main__':     points...= [[1, 0], [0, 1], [2, 1], [1, 2]]     for i in points:         print(i)     # 使用python解包将每个点转换为复数表现形式...    points = [complex(*z) for z in points]     for i in range(len(points)):         # 计算每个复数模长        ...points[i] = abs(points[i])     print(points)     # 比如计算(0, 1) (1, 2)两点之间距离     point1 = complex(0, 1

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php如何计算两坐标点之间距离

本文实例为大家分享了php计算两坐标点之间距离实现代码,供大家参考,具体内容如下 地球上两个点之间,可近可远。 当比较近时候,可以忽略球面因素,当做是一个平面,这样就有了两种计算方法。...//两点间距离比较近 function getDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2) { $earthRadius = 6367000; //地球半径m $lat1...$theta)); if ($dist < 0 ) { $dist += M_PI; } return $dist = $dist * $radius; } 小编再为大家分享一段php坐标之间距离求解代码...php define('EARTH_RADIUS', 6378.137);//地球半径 define('PI', 3.1415926); /** * 计算两组经纬度坐标 之间距离.../米 以上就是本文全部内容,希望大家学习有所帮助。

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获取图片位置(距离最顶部)

老规矩,先说需求: 需求是想要获取到图片位置,然后根据图片位置添加一个按钮 点击这个按钮 获取图片信息 正常来讲 这样需求 先获取dom 再遍历dom 往里面塞按钮就可以了 但是,考虑到各型各色网站限制和...dom变化,这样就有很多问题, 所以就需要根据图片的当前位置(元素距离顶部位置(包括滚动条),和左边位置)来动态添加这个按钮 因为是hover触发 所以这个按钮只有一个 (这样做法是参考阿里以图搜图功能做...) ok 需求明白了之后 开始说怎么做 先说公式代码:( top: 图片距离顶部高度+滚动条高度,left:图片距离左侧高度) 1.滚动条高度     // 获取 当前 滚动条长度, 水平 ...、左距离:(主要方法:dom.getBoundingClientRect)       // 获取 dom 到视口左侧和顶部相对位置       function getDomToViewPosition...进行定位吧 举例看下面这张图: 图片 这张例图距离left为:20 距离上为:266.515625 当前滚动条高度为:4683 按照我们公式 我们动态添加按钮位置应该是: top:4683

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如何计算经纬度之间距离_根据经纬度算距离

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君 用php计算两个指定经纬度地点之间距离,代码: /** *求两个已知经纬度之间距离,单位为米 *@param lng1,lng2 经度 *@param lat1...,lat2 纬度 *@return float 距离,单位米 *@edit www.jbxue.com **/ function getdistance(lng1,lat1,lng2,lat2){ /...> 举例,“上海市延安西路2055弄”到“上海市静安寺”距离: 上海市延安西路2055弄 经纬度:31.2014966,121.40233369999998 上海市静安寺 经纬度:31.22323799999999,121.44552099999998...几乎接近真实距离了,看来用php计算两个经纬度地点之间距离,还是靠谱,呵呵。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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NLP笔记:浅谈字符串之间距离

汉明距离 汉明距离(Hamming Distance)算是计算文本相似度最简单方式,他考察是等长字符串之间距离,其具体定义就是两字符串之间不相同字符个数。...而编辑距离(edit distance)则这一点进行了优化,他定义是: 将字符串(s1)通过下述三种变换方式转换为另一个字符串(s2)所需要最少操作次数: 插入 删除 替换 他算法实现和最长公共子串算法实现有一定雷同...4. jaccard距离 在大多数情况下,编辑距离事实上足够用于比较字符串之间相似度了,但是,编辑距离还是存在一定缺陷,一个典型例子就是它依赖于顺序,这就导致一些语义相同但是顺序不同文本就会遭到误判...,针对这样数据,jaccard距离相对而言会是一个更好判断方法,他是顺序无关,只考虑两个字符串之间token重合率。...,那么bleu、rouge等指标也可以用于评估两个字符串之间距离

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使用OpenCV测量图像中物体之间距离

给定这样一个参考对象,我们可以使用它来计算图像中对象大小。 今天,我们将结合本系列前两篇来计算对象之间距离。 计算物体之间距离与计算图像中物体大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始。...第14行上调用order_points函数(此系列第一篇定义函数)来矩形框四个顶点以左上角、右上角、右下角和左下角顺序排列,我们将看到,在计算物体之间距离时,这一点非常重要。...我们首先获取(排序后)最小旋转边界框坐标,并分别计算四个顶点之间中点(第10-15行)。 然后计算中点之间欧氏距离,给出我们“像素/尺寸”比例,来确定一英寸为多少像素宽度。...然后,第12行计算参考位置和对象位置之间欧式距离,然后除以“像素/度量”,得到两个对象之间实际距离(以英寸为单位)。然后在图像上标识出计算距离(第13-15行)。...下面是第二个例子,这次计算是参考对象和药丸之间距离: 这个例子可以作为药片分类机器人输入,自动获取一组药片,并根据它们大小和与药片容器距离来组织它们。

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使用OpenCV测量图像中物体之间距离

给定这样一个参考对象,我们可以使用它来计算图像中对象大小。 今天,我们将结合本系列前两篇来计算对象之间距离。 计算物体之间距离与计算图像中物体大小算法思路非常相似——都是从参考对象开始。...第14行上调用order_points函数(此系列第一篇定义函数)来矩形框四个顶点以左上角、右上角、右下角和左下角顺序排列,我们将看到,在计算物体之间距离时,这一点非常重要。...我们首先获取(排序后)最小旋转边界框坐标,并分别计算四个顶点之间中点(第10-15行)。 然后计算中点之间欧氏距离,给出我们“像素/尺寸”比例,来确定一英寸为多少像素宽度。...然后,第12行计算参考位置和对象位置之间欧式距离,然后除以“像素/度量”,得到两个对象之间实际距离(以英寸为单位)。然后在图像上标识出计算距离(第13-15行)。...下面是第二个例子,这次计算是参考对象和药丸之间距离: 这个例子可以作为药片分类机器人输入,自动获取一组药片,并根据它们大小和与药片容器距离来组织它们。

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程序员之间距离是怎么拉开

程序员之间距离是怎么拉开 农历新年假期结束,很多朋友今天开工,这里祝大家开工大吉,新年事业步步高升,更进步一步逼近梦想。 第一篇就从程序员人个精进开始吧。...更关键是8小时自由时间,其中包括了时常通勤,吃喝拉撒,端茶倒水,发呆偷懒,阅读上网等。如果能将这八小时来好好利用起来,人与人之前距离,在毕业一两年之内就可以看到比较明显差距。...对待编码外杂事 随着工作年限增长,你会发现你专注写编码时间会越来越少,总有各种各样问题会打断你,使你处在一个不断切换工作场景,工作上下文环境中,很难有持续大片时间来完成一件事。...从每一次培训、评审、交流、沟通中获取到自己需要掌握东西,这也是提升代码之外软技能一个很好途径,要以很好锻炼自身沟通能力、协作能力、理解分析能力。...这些都不是一蹴而就,都需要长期积累、练习才能很好掌握,而我们不应该拒绝每一次成长机会。

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Python|寻求两个数之间最大乘积

两个数 (a, b) 和 (c, d) 之间 乘积差 定义为 (a * b) - (c * d) 。...例如,(5, 6) 和 (2, 7) 之间乘积差是 (5 * 6) - (2 * 7) = 16 。...给你一个整数数组 nums ,选出四个 不同 下标 w、x、y 和 z ,使数 (nums[w], nums[x]) 和 (nums[y], nums[z]) 之间 乘积差 取到 最大值 。...输入:nums = [5,6,2,7,4] 输出:34 解释:可以选出下标为 1 和 3 元素构成第一个数 (6, 7) 以及下标 2 和 4 构成第二个数 (2, 4) 乘积差是 (6 * 7)...- (2 * 4) = 34 解决方案 本题基本思路就是贪心算法,这题我们只需要找出nums中最大最小两个数组值,那么就是找出nums中最大两个元素乘积和最小两个元素乘积,相减即可。

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你与一份好简历之间距离

每年年初都是企业招聘旺季,对应三四月份绝对跳槽、找工作好时机,业内经常称呼这两个月为金三银四。实力雄厚的人,那个月找工作问题都不大,但是也会尽量挑选个好时机,能有更多选择。...简历上排版也要稍微注意下,比如必要间距可以让阅读者更加清晰阅读,英文、数字与中文之间加一个空格,不要有错别字。...注意,尽量挑自己参与程度多,上线,如果你提到项目经验是市场有点名气,积累一定用户,那印象是很不错。...其他 如果你有一些有用证书,比如英语四六级证书、国家一等奖学金等这样荣誉,或者参与过全国计算机竞赛、数学建模这类有用活动,那么可以列举出来,虽然技术面试官不会 care 这些,但是 HR 筛选简历有用...投递简历邮件正文,最好能简单介绍下自己以及自己优点,很多人投递简历就是直接附件上带个简历就完事了,一个小细节也会会留个好印象。

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爬虫滑块计算图片之间距离更加精确

1.思路 原先图片匹配一般都是缺口匹配全图 优化点: 1.缺口图片匹配缺口所在图片那一行图片可以提高他识别率 2.移动后再进行2次匹配计算距离 2.代码 #.缺口图片匹配缺口所在图片那一行图片可以提高他识别率...blockMask[i, j] = 255 blockBox = cv.cvtColor(blockBox, cv.COLOR_RGBA2GRAY) ##由于边界点存在光照影响,为了避免边界点匹配影响...loc = cv.minMaxLoc(res) print("loc==", loc[3][0]) locs = (loc[3][0]) return locs #移动前获取滑块那部分页面上图片用...selenium截图形式 driver.find_elements_by_xpath('//*[@class="yidun_bg-img"]')[1].screenshot('0.png') bg_act...x1 = int(x1*scale) print("x1x2=", x1, x2) #部分代码 ActionChains(滑块元素).move_by_offset(xoffset= 移动上面生成距离

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GJK算法计算凸多边形之间距离

但其实 GJK 算法发明出来初衷是计算凸多边形之间距离. 所以我们来学习一下这种算法....如果 shape1 或者 shape2 中有一个是曲边,则最后 dc 和 da 之间距离差可能就不是 0 了....一般情况下,我们都会先做碰撞检测,然后再求他们之间距离 还有一个有趣问题是,我们已经能求出两个凸多边形距离了,那么你能更进一步求出产生这个距离点吗?...(如果有多,随意产生一就行) 其实也很简单,就拿上面的例子来说, 因为我们知道原点到 Minkowski 和距离是 坐标原点到线段 (1,3)---(-4,-1) 距离 我们只需要维护一下每个...而求两根线段之间最短距离实现点就很简单了. 以下面一道经典题目来证明上面的算法正确.

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用FaceNet模型计算人脸之间距离(TensorFlow)

128维特征向量,从而通过计算特征向量之间欧氏距离来得到人脸相似程度。...人脸之间距离 如上图所示,直接得出不同人脸图片之间距离,通过距离就可以判断是否是同一个人,阈值大概在1.1左右。...环境 macOS 10.12.6 Python 3.6.3 TensorFlow 1.3.0 实现 模型文件 首先我们需要训练好模型文件,这个可以在FaceNet官方github中获取: github...README中有 注意他们是存放在Google云盘中,需要科学上网获取。...:%f "%dist) 代码逻辑就是 先导入模型参数 然后导入两张图片,分别获取其经过模型后得到128维特征向量 最后计算两个向量欧氏距离 代码中有几个参数: image_size:图片长宽尺寸,

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