计算欧式距离的python代码

计算欧式距离的Python代码如下：

import numpy as np

def euclid_distance(x1, x2):
    """
    计算两个点之间点欧式距离
    参数:
        x1 - numpy数组
        x2 - numpy数组
    返回值：
        ret - 浮点型数据
    """
    ret = np.sqrt(np.sum((x1-x2)**2))
    return ret

其中，`x1`和`x2`是两个Numpy数组，`np.sqrt`是Numpy库中的开方函数，`np.sum`是Numpy库中的求和函数，`**`是Python中的幂运算符。

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欧式距离python代码

以下是计算两点欧式距离的Python代码：

import math

def distance(x1, y1, z1, x2, y2, z2):
    d = math.sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2 + (z2 - z1) ** 2)
    return d

x1, y1, z1 = map(float, input().split(","))
x2, y2, z2 = map(float, input().split(","))
d = distance(x1, y1, z1, x2, y2, z2)
print("{:.2f}".format(d))

其中，`distance`函数接收两个点的坐标参数，计算它们之间的欧式距离并返回。`map`函数用于将输入的字符串转换为浮点数。最后，使用`print`函数输出结果，保留两位小数。

矩阵计算欧式距离python

在 Python 中，可以使用 NumPy 库来计算矩阵之间的欧式距离。欧式距离可以衡量两个向量或矩阵之间的相似性。

以下是使用 NumPy 计算矩阵之间欧式距离的示例代码：

import numpy as np

# 创建两个矩阵
matrix1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
matrix2 = np.array([[2, 3, 4], [5, 6, 7]])

# 计算欧式距离
distance = np.linalg.norm(matrix1 - matrix2)

print(distance)

在上面的示例中，`np.linalg.norm` 函数用于计算矩阵的范数，其中 `matrix1 - matrix2` 表示两个矩阵相减得到的差值矩阵。

请注意，欧式距离的计算是基于向量或矩阵的元素之差的平方和的平方根。如果要计算多个矩阵之间的欧式距离，可以使用循环或其他方法来处理。

希望这可以帮助到你！如有其他问题，请随时提问。