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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