python 距离问题

在Python中，"距离问题"可能会指代多种情况，取决于具体的上下文。以下是几种常见的问题：

1. **Euclidean Distance (欧氏距离)**：在二维或多维空间中计算两点间直线距离，通常用于数据挖掘和机器学习中的相似度测量。可以使用`numpy`库的`linalg.norm()`函数。

import numpy as np
a = np.array([1, 2])
b = np.array([3, 4])
distance = np.linalg.norm(a - b)  # 返回两点间的欧氏距离

2. **Cosine Similarity (余弦相似度)**：衡量两个非零向量的夹角余弦值，常用于文本相似度比较。`sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity()`可以计算。

3. **Hamming Distance (汉明距离)**：对于二进制序列，计算对应位置上数字不同的位数，常见于编码分析。

4. **Manhattan Distance (曼哈顿距离)**：适用于网格状环境，计算从一个点到另一个点沿每个维度移动的总距离。

针对不同的距离计算需求，Python提供了相应的数学库和机器学习工具支持。如果你能详细描述具体的问题场景，我可以给出更精确的答案。