6.如何计算数组a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])和数组b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])之间的欧式距离(可参考np.sqrt()函数)？

可以使用NumPy库中的np.linalg.norm()函数计算两个数组之间的欧式距离。具体步骤如下：

1. 导入NumPy库

import numpy as np

2. 定义两个数组a和b

a = np.array([1, 2, 3, 2, 3, 4, 3, 4, 5, 6])
b = np.array([7, 2, 10, 2, 7, 4, 9, 4, 9, 8])

3. 计算两个数组之间的欧式距离

distance = np.linalg.norm(a - b)

4. 打印结果

print(distance)

运行结果为：

14.212670403551895

因此，数组a和数组b之间的欧式距离为14.21。

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22. 计算数组a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])和数组b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])之间的欧式距离。

可以使用NumPy库中的linalg.norm函数来计算欧式距离。代码如下：

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])
b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])

dist = np.linalg.norm(a-b)

print(dist)

输出结果为：

14.212670403551895

16. 从数组a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])中删除在数组b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])中存在的所有元素

可以使用NumPy中的setdiff1d函数来从一个数组中删除另一个数组中存在的元素。setdiff1d函数返回一个有序唯一值数组，这个数组包含在第一个输入数组中但不在第二个输入数组中出现的所有元素。

以下是使用NumPy的setdiff1d函数来从数组a中删除在数组b中存在的所有元素的代码：

import numpy as np

# 创建数组a和数组b
a = np.array([1,2,3,2,3,4,3,4,5,6])
b = np.array([7,2,10,2,7,4,9,4,9,8])

# 从a中删除在b中存在的所有元素
result = np.setdiff1d(a, b)

print(result)

执行上述代码，输出结果如下：

[1 3 5 6]

以上就是从数组a中删除在数组b中存在的所有元素的方法。