我正在寻找在c++/python中两组向量（两个2D数组）之间的成对距离的最快实现。
我做了什么？**我在服务器上运行了here的代码。在python中，我发现scikit learn中的pairwise distance函数和scipy.special.distance中的cdist有最快的pairwise distance实现。
**问题：**计算成对距离是我程序的主要瓶颈。因此，我想知道如果纯粹用C编码，计算成对距离是否更快（考虑到scikit-learn中的大部分底层代码，scipy是用C编写的）？
1条答案
按热度按时间ccgok5k51#
一种快速的方法是使用欧几里得距离的扩展，可以通过矩阵乘法来执行（从这里开始）：
距离（X，Y）²=<$X−Y，X−Y <$=<$X，X <$+<$Y，Y <$−2 <$X，Y <$
在numpy中，可以这样执行：
繁重的工作（
A @ B.T）是由numpy在后台使用的经过高度优化的矩阵乘法库完成的。另请参阅PyTorch的
torch.cist函数，其中包含compute_mode='use_mm_for_euclid_dist'。