python里的dist()

`dist()` 函数不是 Python 标准库中的函数，可能是某个第三方库中的函数。但是一般而言，我们可以将 `dist()` 理解为计算两个向量之间的距离的函数。

在 Python 中，我们可以使用许多库来计算向量之间的距离，例如 NumPy、SciPy 等。这些库提供了许多不同的距离度量方式，例如欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等等。下面是一个使用 NumPy 库计算欧几里得距离的例子：

import numpy as np

vector1 = np.array([1, 2, 3])
vector2 = np.array([4, 5, 6])

distance = np.linalg.norm(vector1 - vector2)

在上面的例子中，我们首先使用 NumPy 库创建了两个向量 `vector1` 和 `vector2`，然后使用 `np.linalg.norm()` 函数计算了它们之间的欧几里得距离。`np.linalg.norm()` 函数的作用是计算向量的范数，当参数为两个向量相减时，就是计算这两个向量之间的距离了。