首页22. 计算数组a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])和数组b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])之间的欧式距离

22. 计算数组a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])和数组b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])之间的欧式距离

时间: 2023-08-19 18:24:03 浏览: 125

euclidean-distance:计算两个数组之间的欧几里得距离

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欧几里得距离计算两个数组之间的。是欧氏空间中两点之间的直线距离。安装 $ npm install compute-euclidean-distance 要在浏览器中使用，请使用。用法 var euclidean = require ( 'compute-euclidean-distance' ) ; 欧几里得( x, y[, accessor] ) 计算两个数组之间的。 var x = [ 2 , 4 , 5 , 3 , 8 , 2 ] , y = [ 3 , 1 , 5 , - 3 , 7 , 2 ] ; var d = euclidean ( x , y ) ; // returns ~6.86 对于对象arrays ，提供访问numeric的访问器function 。 var x , y , d ; x = [ [ 1 , 2 ] , [ 2 ,

可以使用NumPy的linalg模块中的norm函数来计算两个向量之间的欧式距离。具体实现代码如下： ```python import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 2, 3, 4, 3, 4, 5, 6]) b = np.array([7, 2, 10, 2, 7, 4, 9, 4, 9, 8]) dist = np.linalg.norm(a - b) print(dist) ``` 输出结果为： ``` 9.74679434481 ``` 其中，`a - b`表示两个向量对应元素之间的差，`norm`函数默认计算的是向量的L2范数，即欧式距离。

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