Calculer manuellement la distance euclidienne
La distance euclidienne est la métrique de distance la plus courante en statistique. Sa popularité vient surtout de son caractère intuitif : c’est le théorème de Pythagore appliqué dans un repère cartésien.
Entraînez-vous à la calculer manuellement avec NumPy, déjà importé sous son alias standard np.
Cet exercice fait partie du cours
Détection d’anomalies en Python
Instructions
- Soustrayez
MdeN(ou l’inverse), élevez les résultats au carré et enregistrez-les danssquared_diffs. - Calculez la somme des différences dans
sum_diffs. - Prenez la racine carrée de cette somme pour obtenir la distance finale —
dist_MN.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
M = np.array([14, 17, 18, 20, 14, 12, 19, 13, 17, 20])
N = np.array([63, 74, 76, 72, 64, 75, 75, 61, 50, 53])
# Subtract M from N and square the result
squared_diffs = ____
# Calculate the sum
sum_diffs = ____
# Find the square root
dist_MN = ____
print(dist_MN)