python 求一个矩阵的距离矩阵的方法：

例：有行向量矩阵Matrix，维度为(n行，d特征长)。我们要求个点之间的距离并构成一个(n，n)距离矩阵，方法如下：

主要用到:

np.square(),

np.add(a,b), #若b为行向量，将b加到前面的每一行上；若b为列向量，将b加到前面的每一列上

np.sum(a,1) #1:按列加，0：按行加

我们有

（a - b)^2 = a^2 + b^2 - 2*a*b;

import numpy as npdef calculate_dis(x):sum_x = np.sum(np.square(x),1)#先求对应元素的平方，然后按列相加，得到(n,1)列向量dist = np.add(np.add(-2*np.dot(x,x.T),sum_x),sum_x.T)#np.dot()函数是向量的点乘，np.add()函数是将sum_x的转置行向量依次加到前面的(n,n)向量的每一行上。按行加 或dist = np.add(np.add(-2*np.dot(x,x.T),sum_x).T,sum_x)#np.dot()函数是向量的点乘，np.add()函数是将sum_x列向量依次加到前面的(n,n)向量的每一列上。按列加return dist

举个例子：

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