根据本关所学知识，完成calc_min_dist函数，calc_max_dist函数以及calc_avg_dist函数分别实现计算两个簇之间的最短距离、最远距离和平均距离。

在Python中，特别是在处理数据集和机器学习任务中，我们可能会遇到需要计算簇间相似度的情况。这里，我们需要编写三个函数：`calc_min_dist`，`calc_max_dist`，和`calc_avg_dist`，它们分别用于计算两个簇（假设是数组形式）的最短距离、最长距离和平均距离。

首先，你需要导入必要的库，如`numpy`，它提供了一系列数值计算的功能：

import numpy as np

然后，我们可以定义这三个函数：

1. **`calc_min_dist(cluster1, cluster2)`** 计算两个簇之间最小距离

   def calc_min_dist(cluster1, cluster2):
       return np.min(np.sqrt(((cluster1[:, np.newaxis, :] - cluster2)**2).sum(axis=2)))

这里使用了numpy的广播功能来计算每个点对间的距离，并取最小值。

2. **`calc_max_dist(cluster1, cluster2)`** 计算两个簇之间最大距离

   def calc_max_dist(cluster1, cluster2):
       return np.max(np.sqrt(((cluster1[:, np.newaxis, :] - cluster2)**2).sum(axis=2)))

同样，这里是求最大值。

3. **`calc_avg_dist(cluster1, cluster2)`** 计算两个簇之间平均距离

   def calc_avg_dist(cluster1, cluster2):
       distances = np.sqrt(((cluster1[:, np.newaxis, :] - cluster2)**2).sum(axis=2))
       return np.mean(distances)

这里计算所有点对的距离并返回平均值。

请注意，上述函数假设输入的`cluster1`和`cluster2`都是二维数组，每行代表一个点，且每个簇有相同的维度。