Aan de slagGa gratis aan de slag

Finding the euclidean distance with SciPy

Instead of writing multiple lines of code to calculate the euclidean distance, you can use SciPy. The library not only contains the euclidean function, but more than 40 other distance metrics—all a single import statement away.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Anomaly Detection in Python

Cursus bekijken

Oefeninstructies

  • Import the euclidean function from the relevant scipy module.
  • Use the euclidean() function on M and N.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# 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)
Code bewerken en uitvoeren