python计算两个点之间的距离_计算python中每个点之间距离的最快方法

在我的项目中,我需要计算存储在数组中的每个点之间的欧几里德距离.

入口数组是2D numpy数组,其中3列是坐标(x,y,z),每行定义一个新点.

我通常在我的测试用例中使用5000 – 6000点.

我的第一个算法使用Cython和我的第二个numpy.我发现我的numpy算法比cython快.

编辑：6000分：

numpy 1.76 s / cython 4.36 s

这是我的cython代码：

cimport cython

from libc.math cimport sqrt

@cython.boundscheck(False)

@cython.wraparound(False)

cdef void calcul1(double[::1] M,double[::1] R):

cdef int i=0

cdef int max = M.shape[0]

cdef int x,y

cdef int start = 1

for x in range(0,max,3):

for y in range(start,max,3):

R[i]= sqrt((M[y] - M[x])**2 + (M[y+1] - M[x+1])**2 + (M[y+2] - M[x+2])**2)

i+=1

start += 1

M是初始入口数组的内存视图,但在调用函数calcul1()之前通过numpy展平(),R是用于存储所有结果的1D输出数组的内存视图.

这是我的Numpy代码：

def calcul2(M):

return np.sqrt(((M[:,:,np.newaxis] - M[:,np.newaxis,:])**2).sum(axis=0))

这里M是初始入口数组,但在函数调用之前通过numpy transpose()将坐标(x,y,z)作为行,将点作为列.

此外,这个numpy函数非常方便,因为它返回的数组组织得很好.它是一个n×n数组,n为点数,每个点有一行和一列.因此,例如距离AB存储在行A和列B的交叉点索引处.

这是我如何称呼它们(cython函数)：

cpdef test():

cdef double[::1] Mf

cdef double[::1] out = np.empty(17998000,dtype=np.float64) # (6000² - 6000) / 2

M = np.arange(6000*3,dtype=np.float64).reshape(6000,3) # Example array with 6000 points

Mf = M.flatten() #because my cython algorithm need a 1D array

Mt = M.transpose() # because my numpy algorithm need coordinates as rows

calcul2(Mt)

calcul1(Mf,out)

我在这里做错了吗？对于我的项目,两者都不够快.

1：有没有办法改进我的cython代码以击败numpy的速度？

2：有没有办法改进我的numpy代码以便更快地计算？

3：或者任何其他解决方案,但它必须是python / cython(如并行计算)？

谢谢.