沿着3D数组的轴的向量欧几里得距离-Python

Question

如何在3D数组的轴上应用在2D数组（cdist）上操作的函数？

我尝试使用numpy.apply_along_axis，但是我需要在2D数组而不是1D数组上进行操作。我通过沿一个轴进行迭代获得了所需的结果，但如果可能的话，我希望将其向量化：

from scipy import spatial
import numpy as np

a = np.random.randn(600).reshape(10, 20, 3)
distances = np.array([spatial.distance.cdist(a[i,:,:], a[i,:,:]) for i in range(a.shape[0])])

Answer 1

受this post的启发，我们可以以向量化的方式解决它。因此，遵循this post包中的wiki contents（免责声明：我是它的作者），我们可以利用wiki contents和某些eucl_dist，就像这样-

eucl_dist

替代项：

• 我们可以使用matrix-multiplication代替矩阵乘法部分。因此，NumPy specific implementations可以替换为NumPy specific implementations。