Python里的dist（）

`dist()` 是 Python 中用于计算两个点之间距离的函数。这个函数通常用于计算机器学习中的聚类算法（如 K-Means）或者分类算法（如 K-Nearest Neighbors）。在 N 维空间中，两点之间的距离可以用以下公式计算：

d = sqrt((x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2 + (z2 - z1)^2 + ... + (n2 - n1)^2)

其中，d 是两点之间的距离，x1、y1、z1、n1 是第一个点的坐标，x2、y2、z2、n2 是第二个点的坐标，sqrt() 是求平方根的函数。

在 Python 中，我们可以使用 `scipy` 库的 `distance` 模块来计算两个点之间的距离。例如，假设我们有两个点 A 和 B，它们的坐标分别为 (1, 2) 和 (4, 6)，我们可以使用以下代码计算它们之间的欧几里得距离：

from scipy.spatial.distance import euclidean

A = (1, 2)
B = (4, 6)

dist = euclidean(A, B)
print(dist)

输出结果为：

5.0

这表示点 A 和点 B 之间的距离为 5。在上面的例子中，我们使用了 `euclidean()` 函数来计算欧几里得距离，但是 `scipy` 库还提供了其他的距离计算函数，如曼哈顿距离、切比雪夫距离等。