python算欧氏距离
时间: 2024-05-26 22:09:01 浏览: 16
欧氏距离是指在m维空间中两个点之间的距离。在二维平面中,两点之间的欧氏距离为:sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2),其中x1、y1表示第一个点的坐标,x2、y2表示第二个点的坐标。在Python中,可以使用以下代码计算两个点之间的欧氏距离:
```python
import math
def euclidean_distance(point1, point2):
distance = 0.0
for i in range(len(point1)):
distance += (point1[i] - point2[i]) ** 2
return math.sqrt(distance)
point1 = [1, 2]
point2 = [4, 5]
distance = euclidean_distance(point1, point2)
print(distance)
```
其中,point1和point2表示两个点的坐标,可以使用列表或元组进行表示。euclidean_distance函数用于计算两个点之间的欧氏距离,返回一个浮点数。上述代码输出结果为:4.242640687119285。
相关问题
opencv python的欧氏距离
在OpenCV Python中,欧氏距离可以通过cv2.norm函数来计算。欧氏距离是用于计算两个向量之间的距离的一种方法,它是两个向量之间的欧几里得距离。
在OpenCV Python中,cv2.norm函数的语法如下:
dst = cv2.norm(src1, src2, normType)
其中,src1和src2是要计算距离的两个向量,normType是指定距离类型的参数。在计算欧氏距离时,normType应该设置为cv2.NORM_L2。
下面是一个示例代码,用于计算两个向量之间的欧氏距离:
```
import cv2
import numpy as np
# 两个向量
vec1 = np.array([1, 2, 3])
vec2 = np.array([4, 5, 6])
# 计算欧氏距离
dist = cv2.norm(vec1, vec2, cv2.NORM_L2)
print("欧氏距离为:", dist)
```
Python编写欧氏距离代码
欧氏距离指的是两个向量之间的距离,可以用来衡量两个向量的相似度。在Python中,可以通过以下代码实现欧氏距离的计算:
```python
import math
def euclidean_distance(x, y):
"""计算欧氏距离"""
# 计算两个向量各个维度数值差的平方和
squared_distance = 0
for i in range(len(x)):
squared_distance += (x[i] - y[i]) ** 2
# 对平方和进行开方,得到距离值
distance = math.sqrt(squared_distance)
return distance
```
其中,x和y分别代表两个向量,每个向量包含多个数值。函数使用for循环遍历两个向量的各个维度,计算差的平方和,最后对平方和进行开方,得到距离值。您可以根据实际需求使用该函数计算欧氏距离。
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