dist = MultivariateNormal(action_mean, cov_mat)

这是一个关于多元正态分布的问题，我可以回答。MultivariateNormal 是一个用于生成多元正态分布的函数，其中 action_mean 是均值向量，cov_mat 是协方差矩阵。通过这个函数，我们可以生成符合多元正态分布的随机数。

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def dist_for_float(p1, p2): p1 = DTW.numpy_num_to_python_num(p1) p2 = DTW.numpy_num_to_python_num(p2) if (type(p1) == float or type(p1) == int) and \ (type(p2) == float or type(p2) == int): dist = float(abs(p1 - p2)) return dist else: sum_val = 0.0 for i in range(len(p1)): sum_val += pow(p1[i] - p2[i], 2) dist = pow(sum_val, 0.5) return dist请帮我把上面的欧式距离计算改为马氏距离计算

马氏距离的计算公式为：dist = sqrt((p1-p2) * S^(-1) * (p1-p2)^T)，其中S为协方差矩阵，^T表示矩阵的转置。因此，可以将原来的代码修改为：

import numpy as np

def mahalanobis_dist(p1, p2, cov):
p1 = np.array(p1)
p2 = np.array(p2)
diff = p1 - p2
inv_cov = np.linalg.inv(cov)
dist = np.sqrt(np.dot(np.dot(diff, inv_cov), diff.T))
return dist

# 使用示例
p1 = [1, 2, 3]
p2 = [4, 5, 6]
cov = np.array([[1, , ], [, 1, ], [, , 1]]) # 假设协方差矩阵为单位矩阵
dist = mahalanobis_dist(p1, p2, cov)
print(dist) # 输出结果为 5.196152422706632