Python：计算欧氏距离的三种优雅写法🧐

在数据科学和机器学习中，欧氏距离是最基础的距离度量方式之一。它用于衡量两个点之间的直线距离。今天，我们用Python实现三种不同的欧氏距离计算方法，并通过代码直观展示它们的优雅与简洁！💃

第一种：经典循环法

通过嵌套循环逐元素计算差值平方和，最后开方即可。虽然简单直接，但效率较低。

```python

def euclidean_distance_1(p1, p2):

return sum((x - y) 2 for x, y in zip(p1, p2)) 0.5

```

第二种：Numpy向量化运算

利用Numpy的强大功能，一行代码搞定，运行速度飞快！🚀

```python

import numpy as np

def euclidean_distance_2(p1, p2):

return np.sqrt(np.sum((np.array(p1) - np.array(p2)) 2))

```

第三种：Scipy内置函数

直接调用`scipy.spatial.distance`模块，代码更简洁，性能优秀！✨

```python

from scipy.spatial import distance

def euclidean_distance_3(p1, p2):

return distance.euclidean(p1, p2)

```

三种方法各有千秋，选择适合自己的才是最佳实践哦！🌟

免责声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！