手動計算歐幾里得距離
歐幾里得距離是統計中最常見的距離度量。它之所以普及，主要是因為直觀好懂。它其實就是在笛卡兒座標中應用畢氏定理。
用 NumPy 手動練習計算它吧，np 已經以標準別名載入。
本練習屬於課程
Python 中的異常偵測
練習說明
- 用
N減去M（或反過來），將結果平方，並存成squared_diffs。 - 將差平方加總為
sum_diffs。 - 對加總取平方根得到最終距離——
dist_MN。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
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)