在numpy python中，如何仅使用矩阵运算计算两个矩阵之间的欧几里德距离（循环不使用）？
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<p>我试图在numpy python中仅使用矩阵运算计算两个矩阵之间的欧几里德距离，但不使用任何for循环</p>
<p>如果我只需要为两个单一向量计算这个值，那就很简单了，因为我只需要使用欧几里德距离的公式：</p>
<blockquote>
<p>D(x, y) = ∥y – x∥ = √ ( xT x + yT y – 2 xT y )</p>
</blockquote>
<p>把它转换成numpy就像做这样的事情一样简单</p>
<p><code>a@a.T - 2*a@b.T + b@b.T</code></p>
<p>然而，在不使用for循环的情况下，对大小为PxQ和RxQ的两个矩阵执行此操作被证明是很棘手的</p>
<p>如果我有一个叫做a的矩阵，给我一个更好的例子来说明我要做什么：</p>
<pre><code>[[ 4 9 9]
[11 8 1]
[ 2 6 4]
[ 4 7 11]
[ 6 7 9]]
</code></pre>
<p>和一个称为B的矩阵：</p>
<pre><code>[[ 5 8 8]
[10 5 1]
[ 6 6 9]
[ 2 1 2]
[ 9 1 3]
[ 6 1 6]
[ 9 10 3]
[10 4 8]]
</code></pre>
<p>然后我希望能够计算出结果矩阵C：</p>
<pre><code>[[ 1.73205081 10.77032961 3.60555128 10.81665383 11.18033989 8.77496439
7.87400787 7.87400787]
[ 9.21954446 3.16227766 9.64365076 11.44552314 7.54983444 9.94987437
3.46410162 8.1240384 ]
[ 5.38516481 8.60232527 6.40312424 5.38516481 8.66025404 6.70820393
8.1240384 9.16515139]
[ 3.31662479 11.83215957 3. 11. 11.18033989 8.06225775
9.89949494 7.34846923]
[ 1.73205081 9.16515139 1. 10.04987562 9. 6.70820393
7.34846923 5.09901951]]
</code></pre>
<p>我相信这个线程<a href="https://stackoverflow.com/questions/19360047/how-to-build-a-distance-matrix-without-a-loop-vectorization">solution</a>的堆栈溢出顶级解决方案正是这样做的，但它是在matlab中，我很难将它转换为Python numpy解决方案</p>
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