如何在不使用 numpy 或 zip 的情况下找到两个列表之间的欧几里得距离？

Posted 2023-02-23

【中文标题】如何在不使用 numpy 或 zip 的情况下找到两个列表之间的欧几里得距离？

【英文标题】：How do I find the euclidean distance between two lists without using numpy or zip?

【发布时间】：2021-12-20 22:23:10

【问题描述】：

​​如何在不使用 numpy 或 zip 功能的情况下找到两个列表之间的欧式距离？此外，列表的长度相同，但列表的长度没有定义。

例如：

前 1.

list_1 = [0, 5, 6]
list_2 = [1, 6, 8]

ex2.

list_1 = [0, 1, 2, 3, 4]
list_2 = [5, 6, 7, 8, 9]

到目前为止我有：

    def euclidean_distance(p1, p2):
        sum = 0
        #(I think I need a for loop, possibly nested? --> For x in... for y in...)
        ans = (x-y) ** 2
        sum += ans
        return (sum) ** (1/2)

【问题讨论】：

sum是Python内置的，尽量不要用它作为变量名。

【参考方案1】：

我认为你可以像这样简化你的 euclidean_distance() 函数：

def euclidean_distance(p1, p2):
        return abs(p1- p2)

一种解决方案是在函数外部循环遍历列表：

for i in range(len(list_1)):
    print(euclidean_distance(list_1[i], list_2[i]))

另一种解决方案是使用 map() 函数：

for result in map(euclidean_distance, list_1, list_2):
    print(result)

对于

list_1 = [0, 5, 6]
list_2 = [1, 6, 8]

这会给你输出：

1
1
2