计算3个numpy数组之间从头开始的欧几里德距离

欧几里德距离是衡量两个数据点之间的相似性或距离的常用指标。对于三个numpy数组之间从头开始的欧几里德距离，可以按照以下步骤进行计算：

导入所需的库：

import numpy as np

定义三个numpy数组：

array1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
array2 = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
array3 = np.array([3, 6, 9, 12, 15])

计算欧几里德距离：

distance12 = np.linalg.norm(array1 - array2)
distance13 = np.linalg.norm(array1 - array3)
distance23 = np.linalg.norm(array2 - array3)

在这里，np.linalg.norm()函数用于计算数组的范数，即欧几里德距离。结果存储在distance12，distance13和distance23变量中。

欧几里德距离的值越小，表示两个数组之间的相似性越高。这个方法可以在许多领域中使用，如机器学习、图像处理、数据挖掘等。

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