欧几里得距离 - Python

欧几里得距离是几何学中的一个概念，表示两个点之间的距离，用公式表示为：$\sqrt{(x_1 - x_2)^2 + (y_1 - y_2)^2}$。在计算机编程中，欧几里得距离经常用于机器学习算法的特征选择和相似度计算等。

Python 实现

Python 是一门高级编程语言，非常适合数据科学和机器学习等领域。在 Python 中，我们可以很容易地实现欧几里得距离的计算。

下面是一个 Python 函数，用于计算两个点之间的欧几里得距离：

import math

def euclidean_distance(point1, point2):
    """
    计算两个点之间的欧几里得距离
    """
    
    # 获取两个点的坐标
    x1, y1 = point1
    x2, y2 = point2
    
    # 计算距离
    distance = math.sqrt((x1 - x2)**2 + (y1 - y2)**2)
    
    return distance

在这个函数中，point1 和 point2 分别代表两个点的坐标，例如 (1, 2) 和 (3, 4)。math.sqrt 函数用于计算平方根，实现了欧几里得距离的计算。

下面是一个例子，展示了如何使用 euclidean_distance 函数计算两个点之间的距离：

p1 = (1, 2)
p2 = (3, 4)

distance = euclidean_distance(p1, p2)

print(distance)
# 输出: 2.8284271247461903

总结

欧几里得距离是一种重要的距离度量，在计算机编程和机器学习等领域都有着广泛的应用。Python 是一门强大的编程语言，通过使用 Python，我们可以方便地实现欧几里得距离的计算。