我试图计算图上第一个点和所有其他点之间的欧氏距离。我不能用dplyr做这个。但是代码似乎在我使用for loop时运行。我想知道解决这个问题的矢量化方法是什么。
样本代码：

set.seed(5)

#create data 
df <- data.frame("x" = runif(100, 0, 1)) %>%
  mutate(y = log(x)) %>%
  arrange(x)

#Function takes two tuples consisting of coordinate data and returns the euclidian distance between the points
euc_dist = function(a, b) {
  return(sqrt(sum(a - b) ^ 2))
}

我试着在数据框上运行这个。首先，我认为一种方法行不通：

df %>%
  mutate(dist = euc_dist(c(x[1], y[1]), 
                         c(x, y)))

生成一个具有常量值的变量dist，而不是为每一行生成一个值。所以我尝试了一些我认为可行的方法，但那有点麻烦。

df %>%
  mutate(dist = euc_dist(c(df$x[1], df$y[1]), 
                         c(x, y)))

这产生与上述相同的结果。
我想要的是这样的等价物：

output <- c()           
for (i in 1:nrow(df)) {
  out <- euc_dist(c(df$x[1], df$y[1]),
                  c(df$x[i], df$y[i]))
  output <- append(output, out)
}

这很好。
有没有一种方法可以通过矢量化的方法来实现这一点，最好是在dplyr中？