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
时间: 2023-10-06 16:11:23 浏览: 23
可以使用numpy库中的linalg.norm函数来计算欧式距离,代码如下:
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)
输出结果为:11.704699910719626
相关问题
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?
要计算两个数组之间的欧式距离,你可以使用SciPy库中的distance模块中的euclidean函数。下面是使用Python代码实现的方法:
```python
import numpy as np
from scipy.spatial import distance
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])
euclidean_distance = distance.euclidean(a, b)
print("欧式距离:", euclidean_distance)
```
运行代码后,将输出两个数组之间的欧式距离。对于给定的数组 `a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])` 和 `b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])`,它们之间的欧式距离为 `9.746794344808963`。
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:
```python
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。