用Python计算Excel中三组数据的欧几里得距离
时间: 2023-05-28 08:07:58 浏览: 42
可以使用Python中的pandas和numpy库来读取Excel文件并计算欧几里得距离。
首先,需要安装pandas和numpy库。可以使用以下命令安装:
```
pip install pandas
pip install numpy
```
然后,可以使用以下代码读取Excel文件中的三组数据:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 读取三组数据
data1 = df.iloc[:, 0:2]
data2 = df.iloc[:, 2:4]
data3 = df.iloc[:, 4:6]
```
接着,可以使用numpy库中的linalg.norm函数来计算欧几里得距离。可以使用以下代码计算三组数据之间的欧几里得距离:
```python
import numpy as np
# 计算欧几里得距离
dist1_2 = np.linalg.norm(data1 - data2, axis=1)
dist1_3 = np.linalg.norm(data1 - data3, axis=1)
dist2_3 = np.linalg.norm(data2 - data3, axis=1)
# 输出结果
print('Distance between data1 and data2:', dist1_2)
print('Distance between data1 and data3:', dist1_3)
print('Distance between data2 and data3:', dist2_3)
```
这段代码会输出三组数据之间的欧几里得距离。其中,axis=1表示按照行计算距离。
完整代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 读取三组数据
data1 = df.iloc[:, 0:2]
data2 = df.iloc[:, 2:4]
data3 = df.iloc[:, 4:6]
# 计算欧几里得距离
dist1_2 = np.linalg.norm(data1 - data2, axis=1)
dist1_3 = np.linalg.norm(data1 - data3, axis=1)
dist2_3 = np.linalg.norm(data2 - data3, axis=1)
# 输出结果
print('Distance between data1 and data2:', dist1_2)
print('Distance between data1 and data3:', dist1_3)
print('Distance between data2 and data3:', dist2_3)
```