np.linalg.norm((feature_list[0]-feature_list),axis=1)

这是计算 `feature_list[0]` 与 `feature_list` 中每个特征向量之间的欧氏距离的操作。`np.linalg.norm()` 函数用于计算向量的范数，其中参数 `axis=1` 表示按行计算范数。

具体地，`(feature_list[0]-feature_list)` 表示将 `feature_list[0]` 减去 `feature_list` 中的每个特征向量，得到一个新的数组。然后，`np.linalg.norm()` 函数对这个数组按行计算范数，即计算每个差向量的欧氏距离。最终将返回一个包含所有欧氏距离的一维数组。

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np.argmin(np.linalg.norm((feature_list[0]-feature_list[1:]),axis=1))

这是计算 `feature_list[0]` 与 `feature_list[1:]` 中每个特征向量之间的欧氏距离，并返回最小距离的索引的操作。首先，`(feature_list[0]-feature_list[1:])` 表示将 `feature_list[0]` 减去 `feature_list[1:]` 中的每个特征向量，得到一个新的数组。然后，`np.linalg.norm()` 函数对这个数组按行计算范数，即计算每个差向量的欧氏距离。接下来，`np.argmin()` 函数找到最小距离对应的索引，并将其返回。这个索引表示 `feature_list[1:]` 中与 `feature_list[0]` 最接近的特征向量的位置。