Numpy创建两个长度为10的随机向量x、y来表示坐标，然后计算十维空间点到点的距离

在Python中，你可以使用NumPy库来创建长度为10的随机二维坐标向量。首先，我们需要导入`numpy`模块，然后使用`random.rand()`函数生成浮点数。这里是一个简单的示例：

import numpy as np

# 创建长度为10的随机向量 x 和 y
x = np.random.rand(10)
y = np.random.rand(10)

# 确保 x 和 y 都是二维数组，因为它们代表的是10维空间中的点的两个维度
x = x.reshape(-1, 1)  # 添加缺失的维度
y = y.reshape(-1, 1)  # 添加缺失的维度

# 计算两点之间的欧氏距离（对于10维空间）
distance = np.linalg.norm(x - y, axis=1)

print("x:\n", x)
print("y:\n", y)
print("每对坐标之间的距离:\n", distance)

在这个例子中，我们使用`np.linalg.norm`函数计算每个点 (xi, yi) 到其他点 (yi', xi') 的欧几里得距离，即 `sqrt((xi - xi')^2 + (yi - yi')^2)`。