Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Ik heb een functie wyd_pairwise_distances_vectorized.. en ik wil testen of het correct is door het te vergelijken met een naïeve implementatie met voor-luss. De naïeve implementatie moet gemakkelijk te begrijpen en geen NumPy functies gebruiken. Vul het deel gemarkeerd met "[...]" hieronder: import numpy als np def kwadraat_pairwise_distances_vectorized(p: np.ndarray, q: np.ndarray) -> np.ndarray: "" Bereken de vierkante paarsgewijze afstanden tussen twee sets p en q. Parameters ------- p: np.ndarray De eerste set van punten Shape is (n). q. n.ndarray De tweede set van punten. Shape is (m) Returns ------- np.ndarray De kwadgeaways. Shape is (n, m2).

###

### Antwoord:
Ik heb een functie wyd_pairwise_distances_vectorized.. en ik wil testen of het correct is door het te vergelijken met een naïeve implementatie met voor-luss. De naïeve implementatie moet gemakkelijk te begrijpen en geen NumPy functies gebruiken. Vul het deel gemarkeerd met "[...]" hieronder: import numpy als np def kwadraat_pairwise_distances_vectorized(p: np.ndarray, q: np.ndarray) -> np.ndarray: "" Bereken de vierkante paarsgewijze afstanden tussen twee sets p en q. Parameters ------- p: np.ndarray De eerste set van punten Shape is (n). q. n.ndarray De tweede set van punten. Shape is (m) Returns ------- np.ndarray De kwadgeaways. Shape is (n, m2).
Ik heb een functie äwled_pairwise_distances_vectorizedHier is een mogelijke implementatie van de kwadde_pairwise_distances_naiive functie: python def kwad_pairwise_distances_naiive functie: python def kwadge_pairwise_distances_naive(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> np.ndarray: "" Deze functie dient hetzelfde te doen als kwadge_pairwise_afstanden_vegectoriseerd, maar zonder enige gevectoriseerde bewerkingen te gebruiken. Het is uitsluitend ter vergelijking bedoeld. "" afstanden = np.zero's(a.shape[0], b.shape[0])) voor i in range(a.shape[0]: voor j in range(b.shape[0]: afstanden[i, j] = np.sum(a, gt] - b[j]]) **2) terug. afstanden Hier is een mogelijke implementatie van de kwadde_pair_nade_naive functie: pairydiverse_nayth: pairyth a
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Ik heb een functie wyd_pairwise_distances_vectorized.. en ik wil testen of het correct is door het te vergelijken met een naïeve implementatie met voor-luss. De naïeve implementatie moet gemakkelijk te begrijpen en geen NumPy functies gebruiken. Vul het deel gemarkeerd met "[...]" hieronder: import numpy als np def kwadraat_pairwise_distances_vectorized(p: np.ndarray, q: np.ndarray) -> np.ndarray: "" Bereken de vierkante paarsgewijze afstanden tussen twee sets p en q. Parameters ------- p: np.ndarray De eerste set van punten Shape is (n). q. n.ndarray De tweede set van punten. Shape is (m) Returns ------- np.ndarray De kwadgeaways. Shape is (n, m2).

###

### Antwoord:
Ik heb een functie äwled_pairwise_distances_vectorizedHier is een mogelijke implementatie van de kwadde_pairwise_distances_naiive functie: python def kwad_pairwise_distances_naiive functie: python def kwadge_pairwise_distances_naive(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> np.ndarray: "" Deze functie dient hetzelfde te doen als kwadge_pairwise_afstanden_vegectoriseerd, maar zonder enige gevectoriseerde bewerkingen te gebruiken. Het is uitsluitend ter vergelijking bedoeld. "" afstanden = np.zero's(a.shape[0], b.shape[0])) voor i in range(a.shape[0]: voor j in range(b.shape[0]: afstanden[i, j] = np.sum(a, gt] - b[j]]) **2) terug. afstanden Hier is een mogelijke implementatie van de kwadde_pair_nade_naive functie: pairydiverse_nayth: pairyth a