以下是关于“计算Python Numpy向量之间的欧氏距离实例”的完整攻略。
在Python中，可以使用numpy库中的linalg.norm()函数来计算向量之间的欧氏距离。欧氏距离是指两个向量之间的距离，可以用来量它们之间的相似度。
linalg.norm()函数的语法如下：
numpy.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)
其中，x表示要计算的向量，ord表示计算的范数，默认为2，即欧氏距，axis表示计算的方向，默认为None，表示计整个向量的范数keepdims表示保留计算结果的度，默认为False。
假设我们有两个向量a和b，如下所示：
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
我们可以使用linalg.norm()函数计算向量a和向量b之间的欧氏距离，示例代码如下：
distance = np.linalg.norm(a - b)
print(distance)
在上面的示例代码中，我们使用linalg.norm()函数计算了向量a和向量b之间的欧氏距离，并将结果存储在变量distance中，最后输出了distance的值。
输出结果如下：
5.196152422706632
假设我们有一个二维数组x，其中每一行表示一个向量，如下所示：
import numpy as np
x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
我们可以使用linalg.norm()函数计算多个向量之间的欧氏距离，示例代码如下：
distance = np.linalg.norm(x - x[0], axis=1)
print(distance)
在上面的示例代码中，我们使用linalg.norm()函数计算了数组x中每个向量与第一个向量之间的欧氏距离，并将结果存储在变量distance中，最后输出了distance的值。
输出结果如下：
[0. 5.19615242 10.39230485]
综上所述，“计算Python Numpy向量之间的欧氏距离实例”的整个攻略包括了计算向量之间欧氏距离的概念、linalg.norm()函数的用法和两个示例。在实际应用中，可以根据具体需求使用linalg.norm()函数来计算向量之间的欧氏距离，从而衡量它们之间的相似度。
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