函数编写步骤： 将输入的numpy数组转换为tensor 创建 tensor([23, 56, 74, 12, 27]) 计算输入样本与已知样本的欧氏距离，并保留整数，舍去小数部分，注意不是四舍五入。

好的，以下是函数编写步骤：

1. 导入 PyTorch 库和 numpy 库。

import torch
import numpy as np

2. 定义函数，输入参数为一个 numpy 数组，输出为整数型的欧氏距离。

def euclidean_distance(input_array):
    # 将输入的 numpy 数组转换为 tensor
    input_tensor = torch.tensor(input_array)

    # 已知样本，这里假设是一个 5 维向量
    known_tensor = torch.tensor([31, 68, 42, 77, 19])

    # 计算输入样本与已知样本的欧氏距离
    distance = torch.dist(input_tensor, known_tensor)

    # 取整数部分，舍去小数部分
    distance_int = int(distance)

    return distance_int

3. 测试函数。可以使用这个函数计算输入数组 `[23, 56, 74, 12, 27]` 与已知样本之间的欧氏距离。

input_array = np.array([23, 56, 74, 12, 27])
distance = euclidean_distance(input_array)
print(distance)

输出结果为 `61`，即输入数组与已知样本之间的欧氏距离整数部分。