python 欧式距离计算公式

Python中计算欧式距离的公式可以使用numpy库中的函数来实现。根据引用[2]中的代码示例，可以使用以下代码来计算欧式距离：

import numpy as np

def calEuclidean(x, y):
    dist = np.sqrt(np.sum(np.square(x - y)))
    return dist

在这个函数中，我们使用了numpy库的函数np.sqrt()来计算平方根，np.sum()来计算元素的和，np.square()来对每个元素进行平方。将这些操作组合在一起，就可以计算出欧式距离。

所以，Python中的欧式距离计算公式可以简化为：欧式距离 = 平方根(每个元素的差的平方和)。

希望对你有所帮助！

相关问题

python计算欧式距离

欧式距离是指三维空间中某点到原点的距离，可以使用Python进行计算。具体方法如下：

1. 首先，需要导入math库，以便使用其中的sqrt函数来计算平方根。

2. 然后，定义三维空间中某点的坐标，例如(x,y,z)。

3. 接着，使用勾股定理计算该点到原点的距离，即欧式距离。公式为：sqrt(x^2+y^2+z^2)。

4. 最后，将计算结果输出即可。

以下是Python代码示例：

import math

x = 3
y = 4
z = 5

distance = math.sqrt(x**2 + y**2 + z**2)

print("该点到原点的欧式距离为：", distance)

欧式距离计算文本相似度python代码

欧式距离是一种常用的文本相似度计算方法，可以用于比较两个文本之间的相似程度。下面是一个简单的Python代码示例，可以用来计算两个字符串之间的欧式距离。

import math

def euclidean_distance(text1, text2):
    # 将文本转换为向量
    vector1 = text_to_vector(text1)
    vector2 = text_to_vector(text2)

    # 计算欧式距离
    distance = 0.0
    for key in vector1:
        if key in vector2:
            distance += (vector1[key] - vector2[key]) ** 2
        else:
            distance += vector1[key] ** 2
    for key in vector2:
        if key not in vector1:
            distance += vector2[key] ** 2

    return math.sqrt(distance)

def text_to_vector(text):
    words = text.split()
    vector = {}
    for word in words:
        if word in vector:
            vector[word] += 1
        else:
            vector[word] = 1
    return vector

# 测试
text1 = "This is a sample sentence."
text2 = "This is another example sentence."
distance = euclidean_distance(text1, text2)
print(distance)

该代码首先将文本转换为向量，然后使用欧式距离公式计算两个向量之间的距离。在这个示例中，我们使用空格将文本分成单词，并计算每个单词在文本中出现的次数作为向量的值。你可以根据需要对代码进行修改，以适应你的具体应用场景。