python 计算距离,python 欧氏距离

　　这次给大家带来的是Python如何实现xdbbz距离，Python实现xdbbz距离算法有哪些注意事项？以下是实际案例。让我们来看看。

　　描述了用Python实现的计算xddbbz距离的算法。分享给你，供你参考，如下

　　我把它写成一个函数调用。

　　Python实现xddbbz距离源代码：

　　# encoding:utf-8 from future import sys reload(sys)sys . setdefaultencoding( utf-8 )import numpy as NP def马史_distance(x，Y):print X print Y # xd dbz distance要求样本数应大于维数，否则无法找到协方差矩阵#这里是指10个样本，每个样本有2个维数X=np.vstack([x，Y])print X XT=X . T print #方法1:通过求解计算两个样本之间的距离这里有4个样本，两两组合，共6个距离。n=XT . shape[0]D1=[]for I in range(0，n): for j in range(i 1，n):delta=XT[I]-XT[j]d=NP . sqrt(NP . dot(NP . dot(delta，SI)，delta . t))print dd1 . append(d)if name== main :#第一列x=[3，5，2，8] #第二列y=[4，6，2，4]马史_距离(x，y)运行结果：

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