Python，计算欧氏距离

刚开始学习模式识别这门课程时，后面所学的六种距离，让我们以此来写一个代码。我说利用了Python里面的程序，调用一个库，并把第一个距离所需求的算法带进去，利用for语句循环，来实现代码。
已知四个样本，请用Python编写程序，分别计算4个样本两两之间的欧式距离、曼哈顿距离、切氏距离、明氏距离(p=3)、马氏距离、Canberra距离、角度相似系数。
所写代码：
from __future__ import division
import numpy as np
from scipy.spatial import distance
x1=[3,4,5]
x2=[5,6,1]
x3=[2,2,4]
x4=[6,4,5]
x=[x1,x2,x3,x4]
V=np.array([x1,x2,x3,x4]).T
S=np.cov(V)
SI = np.linalg.inv(S)
print("两两间的各值距离，欧氏距离、canberra、马氏距离、曼哈顿距离、切氏距离、明氏距离、角度相似系数：")
for i in range(len(x)):
for j in range(i+1,len(x)):
print("x{}-x{}:".format(i+1,j+1),distance.euclidean(x[i],x[j]))
print("x{}-x{}:".format(i + 1, j + 1), distance.canberra(x[i], x[j]))
print("x{}-x{}:".format(i + 1, j + 1), distance.cityblock(x[i], x[j]))
print("x{}-x{}:".format(i + 1, j + 1), distance.mahalanobis(x[i], x[j],SI))
print("x{}-x{}:".format(i + 1, j + 1), distance.chebyshev(x[i], x[j]))
print("x{}-x{}:".format(i + 1, j + 1), distance.minkowski(x[i], x[j]))
print("x{}-x{}:".format(i + 1, j + 1), distance.cosine(x[i], x[j]))
好了，接下来的实训成果就不给大家看了。第一次发表，有不完善的东西，请大家谅解哦！（可以的话，可以告诉我怎么改）

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