計算向量數組 A 的向量和向量數組 B 的向量之間的每個 L2 距離的最有效方法？

Question

我需要實現一個算法。 但是計算需要很多時間，我需要盡可能快地完成。

現在我有兩個 numpy 數組：

數組 A -> 2000 個包含 512 個元素的向量，

數組 B -> 512 個元素的 1000 個向量。

我需要計算數組 A 和數組 B 中向量之間的每一個距離。現在，我從數組 A 中取出 1 個向量，並計算它與數組 B 中所有向量的距離，如下所示：

np.sum(np.abs(BA[0])**2,axis=-1)**(0.5)

但是使用這個我必須循環 2000 個周期，這需要很多時間。

任何替代方案？

Answer 1

sklearn.metrics.pairwise_distances正好解決了這個問題。