python欧氏距离代码实现
时间: 2023-11-15 16:02:58 浏览: 109
欧氏距离是指在m维空间中两个点之间的真实距离,它是最常用的距离度量方法之一。在Python中,可以使用numpy库中的linalg.norm函数来计算欧氏距离。具体实现代码如下:
```python
import numpy as np
def euclidean_distance(x, y):
return np.linalg.norm(x - y)
```
其中,x和y分别表示两个向量,可以是numpy数组或列表等数据类型。调用该函数即可计算出两个向量之间的欧氏距离。
相关问题
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。
python欧氏距离
欧氏距离是衡量两个点之间距离的一种方法,可以用于比较不同数据之间的相似性。在Python中可以使用以下代码实现欧氏距离的计算:
```python
import math
def euclidean_distance(x, y):
"""计算两个点之间的欧氏距离"""
distance = 0.0
for i in range(len(x)):
distance += (x[i] - y[i]) ** 2
return math.sqrt(distance)
```
其中,x和y分别表示两个点的坐标,可以是列表或元组等数据结构,返回值为两点之间的距离。