欧式距离 python

欧式距离（Euclidean distance）可以用来度量两个向量之间的相似性或距离。在Python中，你可以使用NumPy库来计算欧式距离。下面是一个示例代码：

import numpy as np

def euclidean_distance(x, y):
    return np.sqrt(np.sum((x - y) ** 2))

# 例子
x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])

distance = euclidean_distance(x, y)
print(distance)

这段代码首先导入了NumPy库，然后定义了一个名为`euclidean_distance`的函数，用于计算欧式距离。该函数接受两个向量`x`和`y`作为输入，并返回它们之间的欧式距离。

在例子中，我们创建了两个三维向量`x`和`y`，然后调用`euclidean_distance`函数来计算它们之间的距离，并将结果打印出来。