Come calcolare la lunghezza euclidea di una matrice senza loop?

Question

Sembra che la risposta a questo deve essere semplice, ma io sono perplesso. Ho una matrice di matrice NX3 dove 1 ° 2 ° e 3 colonne sono X Y e Z della voce n-esimo. Voglio calcolare la distanza dall'origine alla voce. In un non Vettorializzare forma questo è facile.

= distanza norma ([x y z]);

o

distanza = sqrt (x ^ 2 + y ^ 2 + z ^ 2);

Tuttavia, in forma vettorializzare non è così semplice. Quando si passa una matrice alla norma non è più restituisce la lunghezza euclidea.

= distanza norma (matrice); % Non funziona

e

distanza = sqrt (x (:, 1) * x (:., 1) + y (:, 2) * y (:., 2) + z (:., 3) * z (:, 3 )); % Sembra proprio disordinato

C'è un modo migliore per fare questo?

Answer 1

Try this:

>> xyz = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9; 2 8 4]

xyz =

     1     2     3
     4     5     6
     7     8     9
     2     8     4

>> distance = sqrt(sum(xyz.^2, 2))

distance =

          3.74165738677394
          8.77496438739212
          13.9283882771841
          9.16515138991168

Answer 2

Yes, there is.

distance = sqrt(sum(matrix.^2,2)); %# matrix is [x y z]

Answer 3

To obtain the norms of vectors of a matrix

vecnorm( A, p, dim)

has been introduced in MATLAB 2017b. For the given question the Euclidian Distance (L2 norm), set p = 2 , and row-wise operations, set dim = 2.

vecnorm( X, 2, 2)

Answer 4

I think the way to go is distance = sqrt(matrix(:,1).^2+matrix(:,2).^2+matrix(:,3).^2).

Loops in Matlab are just too slow. Vector operations are always preferred (as I'm sure you know). Additionally, using .^2 (element-wise squaring) does not have to look each column of your matrix twice, so this would be even faster.

Answer 5

Using h2O

h2o.init()
df1<-as.h2o(matrix1)
df2<-as.h2o(matrix2)
distance<-h2o.distance(df1,df2,"l2")
#l2 for euclidean distance