python欧几里得度量(euclidean metric)(也称欧氏距离)是一个通常采用的距离定义。

欧几里得度量是一种常用的距离定义方法，也称为欧氏距离。它用于计算向量空间中两个向量之间的距离。具体而言，欧几里得度量计算的是两个向量之间的直线距离，即它们在空间中的直线长度。

在二维空间中，欧几里得度量可以通过勾股定理来计算：两个点A(x1, y1)和B(x2, y2)之间的距离等于√((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2)。

在更高维的空间中，欧几里得度量的计算方式类似，只是需要考虑更多的坐标。

欧几里得度量常用于机器学习和数据挖掘等领域。例如，在聚类分析中，可以使用欧几里得度量来计算样本之间的相似性或距离，以帮助确定最佳的聚类结果。在图像处理中，欧几里得度量可以用来比较两幅图像的相似程度。

需要注意的是，欧几里得度量的计算结果是一个非负实数。两个向量越相似，它们之间的欧氏距离就越小。对于两个相同的向量，欧几里得度量等于0。欧几里得度量还具备三角不等式的性质，即对于任意三个向量a、b和c，有d(a,b) + d(b,c) >= d(a,c)，其中d表示欧几里得度量。

总之，欧几里得度量是一种常用的距离定义方法，用于计算向量空间中两个向量之间的直线距离。它在各种应用领域中都有广泛的应用。