CommencerCommencer gratuitement

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

Détection d’anomalies en Python

Afficher le cours

Instructions

  • 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 cet exemple de code.

# 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)
Modifier et exécuter le code