请你写一段计算欧式距离的代码，共21个向量，每个向量9个分量

为了计算21个9维向量之间的欧式距离，你可以使用Python编写以下代码，这里假设你有一个二维列表`vectors`，其中每个子列表代表一个向量（长度为9），而`euclidean_distance`函数可以计算任意两个向量之间的欧氏距离：

import math

# 假设 vectors 是一个二维列表，每个子列表包含9个元素表示一个9维向量
vectors = [
    [val1_1, val1_2, ..., val1_9],
    [val2_1, val2_2, ..., val2_9],
    # ...,
    [val21_1, val21_2, ..., val21_9]
]

def euclidean_distance(vec1, vec2):
    return math.sqrt(sum((a - b) ** 2 for a, b in zip(vec1, vec2)))

# 初始化一个空列表来存储所有向量之间的距离
distances = []

# 遍历所有向量对，计算并添加距离
for i in range(len(vectors)):
    for j in range(i+1, len(vectors)):
        distances.append(euclidean_distance(vectors[i], vectors[j]))

# 现在distances列表包含了20个（从0到19）向量之间的距离

这段代码首先导入了math模块，用于计算平方根。然后它遍历所有的向量对，计算它们之间的欧氏距离，并将结果添加到`distances`列表中。