K-means聚类算法第1关：计算欧几里得距离

任务描述

本关实现一个函数来计算欧几里得距离。

编程要求

本关卡要求你实现函数 euclid_distance，在右侧编辑器 Begin-End 区间补充代码，需要填充的代码块如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import numpy as np

def euclid_distance(x1, x2):

"""计算两个点之间点欧式距离

参数:

x1-numpy数组

x2-numpy数组

返回值：

ret-浮点型数据

"""

# 请在此添加实现代码 #

ret = 0

#********** Begin *********#

#********** End ***********#

return ret

测试说明

平台将对你的函数输入两个 Numpy 数组，计算欧式距离，比对函数 euclid_distance 的输出结果与正确结果的差异，只有完全正确才能进入下一关。

开始你的任务吧，祝你成功！

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
def euclid_distance(x1, x2):"""计算欧几里得距离参数:x1 - numpy数组x2 - numpy数组返回值：distance - 浮点数，欧几里得距离"""distance = 0#   请在此添加实现代码     ##********** Begin *********#distance = np.sqrt(np.sum(np.square(x1-x2)))#********** End ***********#return distance

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