两个EXCEL特征一样，已经完成了欧吉里计算，怎么找到两个EXCEL之间的相似数据

要找到两个Excel之间的相似数据，你可以使用`pandas`库来读取和处理Excel数据，并使用适当的方法来比较相似性。以下是一个示例代码，演示如何在两个Excel文件中找到相似的数据：

import pandas as pd

# 读取Excel文件A和文件B并创建DataFrame
df_a = pd.read_excel('excelA.xlsx')
df_b = pd.read_excel('excelB.xlsx')

# 根据共同的特征列进行内连接
merged_df = pd.merge(df_a, df_b, on=['特征列1', '特征列2', ...])

# 打印相似的数据
print(merged_df)

请确保你已经安装了`pandas`库，并将Excel文件A和B的路径替换为你的实际路径。在代码中，我们使用`pd.merge()`函数将两个DataFrame根据共同的特征列进行内连接。你需要将代码中的`'特征列1', '特征列2', ...`替换为你要比较相似性的实际特征列。最后，我们打印出相似的数据。

请注意，该代码假设你已经将两个Excel文件中的数据读取为DataFrame，并且你已经确定了要比较相似性的特征列。

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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。