Question

似乎答案应该很简单，但我很难过。我有一个Nx3矩阵矩阵，其中第1和第3列是第n项的X Y和Z坐标。我想计算从原点到物品的距离。在非矢量化形式中，这很容易。

距离= norm（[x y z]）;

或

距离= sqrt（x ^ 2 + y ^ 2 + z ^ 2）;

然而，在矢量化形式中它并非如此简单。当你将矩阵传递给规范时，它不再返回欧几里德长度。

距离=标准（矩阵）; ％不起作用

和

距离= sqrt（x（：，1）。* x（：，1）+ y（：，2）。* y（：，2）+ z（：，3）。* z（：，3 ））; ％只是看起来很乱

有更好的方法吗？

Answer 1

试试这个：

>> 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

是的，有。

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

Answer 3

获得矩阵向量的范数

vecnorm( A, p, dim)

已在MATLAB 2017b中引入。对于给定的问题，欧几里得距离（L2范数）设置为p = 2，行操作设置为dim = 2。

vecnorm( X, 2, 2)

Answer 4

我认为要走的路是distance = sqrt(matrix(:,1).^2+matrix(:,2).^2+matrix(:,3).^2)。

Matlab中的循环太慢了。矢量操作总是首选（我相信你知道）。此外，使用.^2（逐元素平方）不必查看矩阵的每一列两次，因此速度会更快。

Answer 5

使用h2O

goodFeaturesToTrack

如何计算没有循环的矩阵的欧氏长度？

5 个答案: