计算b4和b5的欧式距离

要计算两个向量之间的欧式距离，可以使用Python中的`numpy`库。欧式距离（也称为欧几里得距离）是两点之间“直线”距离的度量，可以通过以下公式计算： \[ \text{distance} = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} (x_i - y_i)^2} \] 其中 \( x_i \) 和 \( y_i \) 分别是向量 \( b4 \) 和 \( b5 \) 的第 \( i \) 个分量。 以下是如何使用 `numpy` 计算两个向量 `b4` 和 `b5` 之间的欧式距离的示例代码： ```python import numpy as np # 假设 b4 和 b5 是两个已经定义的一维数组 b4 = np.array([1, 2, 3]) b5 = np.array([4, 5, 6]) # 计算欧式距离 euclidean_distance = np.linalg.norm(b4 - b5) # 打印结果 print("向量 b4:", b4) print("向量 b5:", b5) print("欧式距离:", euclidean_distance) ``` ### 解释： - `np.array([...])` 用于创建一个数组。 - `np.linalg.norm(x)` 计算数组 \( x \) 的范数，默认情况下是 L2 范数，即欧几里得范数，也就是我们通常说的欧式距离。 这种方法简单且直接，能够有效地计算出两个向量之间的欧式距离。确保 `b4` 和 `b5` 的维度相同，否则在计算时会出现错误。