实现欧几里得距离的计算函数。

欧几里得距离（Euclidean distance）是指在二维平面上，两个点之间的直线距离。我们可以使用以下函数实现欧几里得距离的计算：

def euclidean_distance(x1, y1, x2, y2):
    return ((x1 - x2) ** 2 + (y1 - y2) ** 2) ** 0.5

其中，(x1, y1)和(x2, y2)分别表示两个点的坐标。函数返回这两个点的欧几里得距离。

相关问题

（1）实现街区距离的计算函数。（5分） （2）实现欧几里得距离的计算函数。（5分） （3）实现“上确界”距离的计算函数。（5分） （4）实现余弦相似度的计算函数。（15分） （5）实现马哈拉诺比斯（Mahalanobis）距离的计算函数，使用给定的两个向量做属性数据计算协方差，仅计算首尾两个点的距离即可。 （5分）

好的，我明白了。以下是对应的函数实现：

（1）街区距离计算函数：

def manhattan_distance(x, y):
    return sum(abs(a - b) for a, b in zip(x, y))

（2）欧几里得距离计算函数：

import math

def euclidean_distance(x, y):
    return math.sqrt(sum(pow(a - b, 2) for a, b in zip(x, y)))

（3）上确界距离计算函数：

def chebyshev_distance(x, y):
    return max(abs(a - b) for a, b in zip(x, y))

（4）余弦相似度计算函数：

import math

def cosine_similarity(x, y):
    numerator = sum(a * b for a, b in zip(x, y))
    denominator = math.sqrt(sum(pow(a, 2) for a in x)) * math.sqrt(sum(pow(b, 2) for b in y))
    return numerator / denominator

（5）马哈拉诺比斯距离计算函数：

import numpy as np

def mahalanobis_distance(x, y, covariance_matrix):
    inv_covariance_matrix = np.linalg.inv(covariance_matrix)
    diff = np.subtract(x, y)
    distance = np.sqrt(np.dot(np.dot(diff, inv_covariance_matrix), diff.T))
    return distance

注意，这里使用了 NumPy 库，需要先安装。同时，输入的 covariance_matrix 参数是一个协方差矩阵，可以使用 numpy.cov 函数计算得出。

能否提供一个关于如何在C语言标准库中实现计算两个点之间欧几里得距离的函数示例？

当然可以。在C语言中，你可以创建一个名为`euclidean_distance`的函数，用于计算两个二维点之间的欧几里得距离。这里是一个简单的实现示例：

#include <stdio.h>
#include <math.h> // 包含数学函数库，需要用到sqrt()函数

typedef struct {
    double x; // 点的x坐标
    double y; // 点的y坐标
} Point;

double euclidean_distance(Point p1, Point p2) {
    // 计算两点间距离的公式：sqrt((p1.x - p2.x)^2 + (p1.y - p2.y)^2)
    double distance = sqrt(pow(p1.x - p2.x, 2) + pow(p1.y - p2.y, 2));
    return distance;
}

int main() {
    Point point1 = {1.0, 2.0};
    Point point2 = {4.0, 6.0};

    double result = euclidean_distance(point1, point2);
    printf("The Euclidean distance between points (%lf, %lf) and (%lf, %lf) is %.2f\n", 
           point1.x, point1.y, point2.x, point2.y, result);

    return 0;
}

在这个例子中，我们首先定义了一个Point结构体表示二维点，然后定义了计算欧氏距离的函数，接收两个Point类型的参数。在`main()`函数中，我们创建了两个点并调用了这个函数，打印出它们之间的距离。