ユークリッド距離を計算

覚書。
各点があり、重心を計算する。
重心から各点へのユークリッド距離と角度を計算する。
角度は基準として最初の点から見た角度とする。

以下、もし最初の点が重心とピタリ重なる場合、角度は計算されず（基準ベクトルが0）、全て0を返す。

import numpy as np
# 高次元データ（N個のD次元ベクトル）
data = np.array([
    [1.0, 3.0, 3.0],
    [2.0, 1.0, 4.0],
    [0.0, 3.0, 2.0]
])

# ステップ1: 重心（平均ベクトル）を計算
centroid = np.mean(data, axis=0)

# ステップ2: 各点から重心へのベクトルを計算
vectors = data - centroid

# ステップ3: 距離を計算（ユークリッド距離）
distances = np.linalg.norm(vectors, axis=1)

# ステップ4: 単位ベクトル（方向）も取得したい場合
unit_vectors = vectors / distances[:, np.newaxis]

# オプション: 角度を取りたい場合（基準方向が必要）
# ここでは例として、最初の点を基準に他との角度を計算してみます
reference = vectors[0]
angles = []
for v in vectors:
    cos_theta = np.dot(reference, v) / (np.linalg.norm(reference) * np.linalg.norm(v))
    angle = np.arccos(np.clip(cos_theta, -1.0, 1.0))  # ラジアン
    angles.append(np.degrees(angle))  # 度数法に変換

# 結果の表示
print("重心:\n", centroid)
print("各点から重心へのベクトル:\n", vectors)
print("距離:\n", distances)
print("単位ベクトル:\n", unit_vectors)
print("角度（基準は1つ目）:\n", angles)