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参考博客1
参考博客2

推荐示例1

def euclidean_distance(matrix1, matrix2):distances = np.zeros((matrix1.shape[0], matrix2.shape[0]))d1 = np.sum(np.square(matrix1), axis=1, keepdims=True)d2 = np.sum(np.square(matrix2), axis=1)d3 = 2 * (matrix1 @ matrix2.T)distances = np.sqrt(d1 + d2 - d3)return distances

示例2

假设有两个N*3的矩阵A和B，其中A的每一行表示一个向量a，B的每一行表示一个向量b，那么可以计算每个向量之间的欧式距离。

具体计算步骤如下：

1. 创建一个长度为N的数组，用于存储每个向量之间的欧式距离。
2. 遍历矩阵A和B的每一行，计算对应向量之间的欧式距离。
3. 对每个向量的三个元素进行逐一相减，然后平方。
4. 将平方的结果进行求和。
5. 对求和的结果进行开平方，得到对应向量之间的欧式距离。
6. 将计算得到的欧式距离存储到数组中。
7. 对数组中的欧式距离求和，得到两个矩阵之间的总的欧式距离。

以下是使用Python实现该计算的示例代码：

import numpy as npdef euclidean_distance(A, B):N = A.shape[0]distances = np.zeros(N)for i in range(N):distance = np.sqrt(np.sum((A[i] - B[i])**2))distances[i] = distancetotal_distance = np.sum(distances)return total_distance# 示例使用
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
B = np.array([[2, 3, 4], [5, 6, 7]])distance = euclidean_distance(A, B)
print(distance)

输出结果为：

4.242640687119285

这个示例中，A和B是两个2*3的矩阵，表示两个向量。计算得到的欧式距离为4.242640687119285。