User:関数「squared_pairwise_distances_vectorized」があり、それをloopsの素朴な実装と比較することでそれが正しいかどうかをテストしたいと思います。素朴な実装は、理解しやすく、numpy関数を使用しないでください。以下の「[...]」でマークされた部品に記入してください：

npとしてnumpyをインポートします

def squared_pairwise_distances_vectorized（p：np.ndarray、q：np.ndarray） - > np.ndarray：
    "" "
    ポイントpとqの2つのセットの間の2乗ペアワイズ距離を計算します。

    パラメーター
    ---------
    P：np.ndarray
        最初のポイントセット。形状は（n、d）です。
    Q：np.ndarray
        2番目のポイントセット。形状は（m、d）です。

    戻り値
    -------
    np.ndarray
        二乗ペアワイズ距離。形状は（n、m）です。
    "" "
    return（p ** 2）.sum（axis = 1、keepdims = true） +（q ** 2）.sum（axis = 1）-2*p @ q.t

def squared_pairwise_distances_naive（a：np.ndarray、b：np.ndarray） - > np.ndarray：
    "" "
    この関数は、squared_pairwise_distances_vectorizedと同じを行う必要があります。
    しかし、ベクトル化された操作を使用せずに。それは提供されています
    比較目的のみ。
    "" "
    距離= np.zeros（（a.shape [0]、b.shape [0]））

    [...]

    戻り距離

def main（） - >なし：
    p = np.random.rand（7、2）
    q = np.random.rand（5、2）

    distances_vectorized = squared_pairwise_distances_vectorized（p、q）
    distances_naive = squared_pairwise_distances_naive（p、q）

    assert np.allclose（distances_vectorized、distances_naive）

__name__ == "__main__"の場合：
    主要（） Assistant:関数「squared_pairwise_distances_vectorized」があり、それをloopsの素朴な実装と比較することでそれが正しいかどうかをテストしたいと思います。素朴な実装は、理解しやすく、numpy関数を使用しないでください。以下の「[...]」でマークされた部品に記入してください：

npとしてnumpyをインポートします

def squared_pairwise_distances_vectorized（p：np.ndarray、q：np.ndarray） - > np.ndarray：
    "" "
    ポイントpとqの2つのセットの間の2乗ペアワイズ距離を計算します。

    パラメーター
    ---------
    P：np.ndarray
        最初のポイントセット。形状は（n、d）です。
    Q：np.ndarray
        2番目のポイントセット。形状は（m、d）です。

    戻り値
    -------
    np.ndarray
        二乗ペアワイズ距離。形状は（n、m）です。
    "" "
    return（p ** 2）.sum（axis = 1、keepdims = true） +（q ** 2）.sum（axis = 1）-2*p @ q.t

def squared_pairwise_distances_naive（a：np.ndarray、b：np.ndarray） - > np.ndarray：
    "" "
    この関数は、squared_pairwise_distances_vectorizedと同じを行う必要があります。
    しかし、ベクトル化された操作を使用せずに。それは提供されています
    比較目的のみ。
    "" "
    距離= np.zeros（（a.shape [0]、b.shape [0]））

    [...]

    戻り距離

def main（） - >なし：
    p = np.random.rand（7、2）
    q = np.random.rand（5、2）

    distances_vectorized = squared_pairwise_distances_vectorized（p、q）
    distances_naive = squared_pairwise_distances_naive（p、q）

    assert np.allclose（distances_vectorized、distances_naive）

__name__ == "__main__"の場合：
    主要（） 
User:「[...]」でマークされた部分に記入していません。[...]をコードに置き換えて、カスタム（プロンプトの2番目）Squared_PairWise_Distances_Naive関数を実行し、ライブラリ（プロンプトで最初に）Squared_Pairwise_distances_vectorized関数と同じ結果を生成できます。
あなたは正しい、私はそこにコードを提供すべきだった。明示的なループを使用した可能な実装の1つは次のとおりです。
`` python
範囲のiの場合（a.shape [0]）：
    range（b.shape [0]）のjの場合：
        距離[i、j] =（a [i、：]  -  b [j、：] ** 2）.sum（）
`` `

このループはaとbの行の上にループし、各ペアの列間の二乗l2距離を計算します