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

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：

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。

相关问题

10. 获取数组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])元素相匹配的位置

可以使用 numpy 的 `where` 函数来获取数组中元素相匹配的位置，具体代码如下：

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])

idx = np.where(a == b)  # 获取元素相匹配的位置
print(idx)

输出结果为：

(array([1, 3, 5, 7]),)

其中，`np.where(a == b)` 表示获取数组 `a` 中与数组 `b` 相匹配的位置，返回结果是一个元组，其中第一个元素是一个一维数组，表示匹配的位置。由于这里只有一个匹配结果，因此元组中只有一个元素。

15. 获取数组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])之间的共同元素

可以使用NumPy中的intersect1d函数来获取两个数组之间的共同元素。intersect1d函数返回一个有序唯一值数组，这个数组包含在两个输入数组中都出现的所有元素。

以下是使用NumPy的intersect1d函数来获取数组a和数组b之间的共同元素的代码：

import numpy as np

# 创建数组a和数组b
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])

# 获取a和b之间的共同元素
common_elements = np.intersect1d(a, b)

print(common_elements)

执行上述代码，输出结果如下：

[2 4]

以上就是获取数组a和数组b之间的共同元素的方法。