Excel中有十个样本，每个样本有七个维度的数据用python计算，这些样本的欧吉里距离

可以使用Python中的NumPy库来计算样本之间的欧几里德距离。首先，您需要将样本的数据存储在一个二维数组中，每行表示一个样本，每列表示一个维度。

以下是一个示例代码，演示如何计算十个样本之间的欧几里德距离：

import numpy as np

# 示例数据，10个样本，每个样本7个维度
data = np.random.random((10, 7))

# 计算欧几里德距离
distances = np.zeros((10, 10))
for i in range(10):
    for j in range(10):
        distances[i, j] = np.sqrt(np.sum((data[i] - data[j]) ** 2))

print(distances)

请注意，此示例使用随机生成的数据作为示范。您可以将`data`替换为您的实际数据。最终，`distances`将是一个10x10的矩阵，其中每个元素表示对应样本之间的欧几里德距离。