如何计算数组a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])和数组b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])之间的欧式距离？

你可以使用NumPy库中的函数来计算两个数组之间的欧式距离。首先，你需要导入NumPy库：

import numpy as np

然后，可以使用`np.linalg.norm()`函数来计算欧式距离。该函数的第一个参数是两个数组的差值，第二个参数是可选的指定计算范数的参数，对于欧氏距离，可以将其设置为2。在这种情况下，你可以使用以下代码计算欧氏距离：

a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])
b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])

distance = np.linalg.norm(a - b)
print(distance)

输出结果将是欧氏距离的值。

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计算数组a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])和数组b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])之间的欧式距离。python代码实现

欧式距离是一种衡量两个向量之间的距离的方法，可以通过以下公式计算：
d = sqrt(sum((a - b) ** 2))

在Python中，可以使用NumPy库来计算欧式距离。下面是计算数组a和数组b之间欧式距离的代码示例：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 2, 3, 4, 3, 4, 5, 6])
b = np.array([7, 2, 10, 2, 7, 4, 9, 4, 9, 8])

distance = np.linalg.norm(a - b)
print(distance)

运行以上代码会输出欧式距离的结果。注意，需要导入NumPy库，并使用`np.linalg.norm`函数来计算向量的范数，即欧式距离。

16. 从数组a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])中删除在数组b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])中存在的所有元素

可以使用NumPy中的setdiff1d函数来从一个数组中删除另一个数组中存在的元素。setdiff1d函数返回一个有序唯一值数组，这个数组包含在第一个输入数组中但不在第二个输入数组中出现的所有元素。

以下是使用NumPy的setdiff1d函数来从数组a中删除在数组b中存在的所有元素的代码：

import numpy as np

# 创建数组a和数组b
a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])
b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])

# 从a中删除在b中存在的所有元素
result = np.setdiff1d(a, b)

print(result)

执行上述代码，输出结果如下：

[1 3 5 6]

以上就是从数组a中删除在数组b中存在的所有元素的方法。