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

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pycharm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，^表示乘方运算，sqrt表示平方根运算。

对于给定的数组a和b，可以使用NumPy库中的函数来计算它们之间的欧式距离。下面是具体的计算过程：

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.norm(a - b)

print(distance)

在上述代码中，np.linalg.norm函数用于计算向量的范数，即欧式距离。最后打印出的distance即为数组a和b之间的欧式距离。

用python编程，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。

要计算两个数组之间的欧式距离，使用NumPy库中的`linalg.norm`函数。首先，需要导入Py库并创建两个数组a和b，然后使用`linalg.norm`函数计算它们之间的欧式距离。以下是示例代码：

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()

运行以上代码，将输出两个数组a和b之间的欧式距离。