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。

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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。

欧式距离python

欧式距离(Euclidean distance)通常用于计算两个向量之间的距离。在Python中，可以使用NumPy库中的linalg.norm()函数计算欧式距离。以下是一个示例代码：

import numpy as np

# 两个向量
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 计算欧式距离
dist = np.linalg.norm(a - b)

print(dist)  # 输出结果为 5.19615242271

在上述代码中，通过导入NumPy库，创建了两个向量a和b，然后使用linalg.norm()函数计算它们之间的欧式距离，并将结果存储在变量dist中。最后，使用print()函数输出结果。