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

欧式距离是用来衡量两个向量之间的相似度或差异度的一种常用方法。对于给定的两个向量a和b，欧式距离可以通过以下公式计算：

d = sqrt(sum((a - b)^2))

其中，a和b分别表示两个向量，^2表示对每个元素进行平方操作，sum表示对所有元素求和，sqrt表示对结果进行开方操作。

根据给出的数组a和b，我们可以计算它们之间的欧式距离如下：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 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)

输出结果为：
11.74734012447073