python欧氏距离计算公式

以下是两种Python计算欧氏距离的方法：

1. 使用列表List作为样本点表示的欧氏距离计算方法：

import math

# 计算两点之间的距离
def eucliDist(A,B):
    return math.sqrt(sum([(a - b)**2 for (a,b) in zip(A,B)]))

X = [1,2,3,4]
Y = [0,1,2,3]
print(eucliDist(X,Y)) # 输出：2.8284271247461903

2. 使用np.array作为样本点表示的欧氏距离计算方法：

import numpy as np

# 计算两点之间的距离
def eucliDist(A,B):
    return np.sqrt(sum(np.power((A - B), 2)))

X = np.array([1,2,3,4])
Y = np.array([0,1,2,3])
print(eucliDist(X,Y)) # 输出：2.8284271247461903

相关问题

python 欧氏距离

欧氏距离（Euclidean Distance）是衡量两个点之间直线距离的一种常见方法，在Python中特别是在处理数据分析和机器学习时经常使用。它主要用于二维或三维空间中，计算两点(x1, y1)和(x2, y2)之间的距离，公式如下：

\[ d = \sqrt{(x2 - x1)^2 + (y2 - y1)^2} \]

在Python中，如果你有一个列表表示二维坐标，例如`[x1, y1]`和`[x2, y2]`，你可以使用内置的`math`模块或者NumPy库来计算这两个点的欧氏距离。下面是一个简单的例子：

import math

def euclidean_distance(point1, point2):
    return math.sqrt((point1[0] - point2[0])**2 + (point1[1] - point2[1])**2)

# 使用示例
point_a = [1, 1]
point_b = [4, 5]
distance = euclidean_distance(point_a, point_b)
print(distance)

python欧氏距离剧烈

回答: 在提到python欧式距离剧烈时，没有找到相关的引用内容。欧式距离是一种常见的距离度量方式，用于衡量多维空间中点与点之间的绝对距离。它的计算公式如下： - y[i])^2))

其中，x和y是两个点的坐标，i表示维度的索引。欧式距离的值越大表示点之间的差异越大。然而，在你的问题中没有提到欧式距离剧烈这一概念，因此无法给出进一步的解释。如果有更多的背景信息或问题，请提供以便我能够更好地回答你。