Matlab计算点到原点(0,0)的距离 除循环外还有什么实现方法？

你当前用循环调用pdist的实现逻辑是对的，但运行效率很低，尤其处理大量点的时候性能会很差，下面给出3种更优的向量化实现方案：

• 方案1：直接用欧氏距离公式实现（无额外工具箱依赖，性能最优）
  直接对坐标做逐元素运算，不需要循环也不需要调用距离函数，代码如下：

clc;
clear all;
x1 = 1:11;
y1 = [1;1;11;16;19;3;14;5;16;10;22];
% 直接向量化计算所有点到原点的欧氏距离
distResult = sqrt(x1(:).^2 + y1(:).^2);

这里的x1(:)是将数组统一转为列向量，避免行列不匹配的运算报错，运算后得到的distResult是和点数量等长的列向量，每个元素对应一个点到原点的距离。

• 方案2：单次调用pdist实现（不需要循环）
  如果需要保留用pdist的写法，不需要逐点构造矩阵循环调用，把所有点和原点合并为一个矩阵单次计算即可：

clc;
clear all;
x1 = 1:11;
y1 = [1;1;11;16;19;3;14;5;16;10;22];
% 拼接所有目标点+原点为统一坐标矩阵
points_mat = [x1(:), y1(:); 0, 0];
% 单次调用pdist计算所有两两距离，提取每个点到原点的距离
all_dist = pdist(points_mat, 'euclidean');
distResult = all_dist(end - length(x1) + 1: end);

• 方案3：用pdist2直接计算两组点的距离（需要统计和机器学习工具箱，写法最简洁）
  pdist2支持直接计算两组点之间的两两距离，一行即可得到结果：

clc;
clear all;
x1 = 1:11;
y1 = [1;1;11;16;19;3;14;5;16;10;22];
distResult = pdist2([x1(:), y1(:)], [0, 0], 'euclidean');

三种方案都完全避免了循环，相比你当前的实现，在点数量超过1万的时候，性能可以提升数十倍以上。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hsi100