行向量矩阵之间的python numpy欧几里德距离计算

欧几里德距离是一种常用的距离度量方法，用于计算两个向量之间的相似性或差异性。在Python中，可以使用NumPy库来计算行向量矩阵之间的欧几里德距离。

首先，需要导入NumPy库：

import numpy as np

然后，定义两个行向量矩阵：

vector1 = np.array([1, 2, 3])
vector2 = np.array([4, 5, 6])

接下来，可以使用NumPy的linalg.norm函数来计算欧几里德距离：

distance = np.linalg.norm(vector1 - vector2)

最后，可以打印出计算得到的欧几里德距离：

print(distance)

完整的代码如下：

import numpy as np

vector1 = np.array([1, 2, 3])
vector2 = np.array([4, 5, 6])

distance = np.linalg.norm(vector1 - vector2)

print(distance)

这段代码将输出行向量矩阵vector1和vector2之间的欧几里德距离。

关于NumPy库的更多信息和用法，可以参考腾讯云的产品介绍链接地址：NumPy - 腾讯云

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