用Python计算Excel中三组数据的欧几里得距离

假设Excel中数据分别存储在三个列中，可以使用Python的pandas库来读取Excel文件，然后计算欧几里得距离。

首先需要安装pandas库，可以使用以下命令安装：

pip install pandas

然后，可以使用以下代码读取Excel文件中的数据：

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的数据
data = pd.read_excel('data.xlsx', header=None)

# 将数据转换为numpy数组
data = data.values

假设Excel文件中有三列数据，分别为x、y、z，可以使用以下代码计算三组数据之间的欧几里得距离：

import numpy as np

# 计算欧几里得距离
distance1 = np.sqrt(np.sum((data[:, :3] - data[:, :3].mean(axis=0)) ** 2, axis=1))
distance2 = np.sqrt(np.sum((data[:, 3:6] - data[:, 3:6].mean(axis=0)) ** 2, axis=1))
distance3 = np.sqrt(np.sum((data[:, 6:] - data[:, 6:].mean(axis=0)) ** 2, axis=1))

其中，`data[:, :3]`表示取前三列数据，`data[:, 3:6]`表示取第四至第六列数据，`data[:, 6:]`表示取第七至第九列数据。`mean(axis=0)`表示对每一列求平均值，`** 2`表示对每个元素求平方，`np.sum`表示对所有元素求和，`np.sqrt`表示对结果求平方根。

最后，可以将计算出的三组距离输出到Excel文件中：

# 将距离输出到Excel文件中
writer = pd.ExcelWriter('result.xlsx')
pd.DataFrame(distance1).to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', startcol=0, index=False, header=False)
pd.DataFrame(distance2).to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', startcol=1, index=False, header=False)
pd.DataFrame(distance3).to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', startcol=2, index=False, header=False)
writer.save()

其中，`pd.DataFrame(distance1)`表示将距离转换为DataFrame格式，`to_excel`表示将DataFrame输出到Excel文件中，`startcol`表示输出的起始列，依次为0、1、2。