mindspore.ops.pdist

mindspore.ops.pdist(x, p=2.0)[源代码]

计算输入中每对行向量之间的p-范数距离。如果输入Tensor x 的shape为 \((N, M)\)，那么输出就是一个shape为 \((N * (N - 1) / 2,)\) 的Tensor。如果输入 x 的shape为 \((*B, N, M)\)，那么输出就是一个shape为 \((*B, N * (N - 1) / 2)\) 的Tensor。

\[y[n] = \sqrt[p]{{\mid x_{i} - x_{j} \mid}^p}\]

其中 \(x_{i}, x_{j}\) 是输入中两个不同的行向量。

参数：

x (Tensor) - 输入Tensor x ，其shape为 \((*B, N, M)\)，其中 \(*B\) 表示批处理大小，可以是多维度。类型：float16，float32或float64。
p (float) - p-范数距离的p值，\(p∈[0，∞]\)。默认值：2.0。

返回：

Tensor，类型与 x 一致。

异常：

TypeError - x 不是Tensor。
TypeError - x 的数据类型不是float16，float32，float64。
TypeError - p 不是float。
ValueError - p 是负数。
ValueError - x 的维度小于2。

支持平台：

CPU

样例：

>>> x = Tensor(np.array([[1.0, 1.0], [2.0, 2.0], [3.0, 3.0]]).astype(np.float32))
>>> y = ops.pdist(x, p=2.0)
>>> print(y)
[1.4142135 2.828427 1.4142135]