Calculer la distance euclidienne avec SciPy

Plutôt que d’écrire plusieurs lignes de code pour calculer la distance euclidienne, vous pouvez utiliser SciPy. Cette bibliothèque contient non seulement la fonction euclidean, mais aussi plus de 40 autres métriques de distance — accessibles avec une seule instruction d’import.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Détection d’anomalies en Python</cours>

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Instructions de l’exercice

Importez la fonction euclidean depuis le module pertinent de scipy.
Utilisez la fonction euclidean() sur M et N.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Import the euclidean function from scipy
from scipy.____.____ import euclidean

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])

# Use the euclidean function on M and N
dist_MN = ____

print(dist_MN)

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