从Python 3.8开始

从Python 3.8开始，数学模块包含了math.dist()函数。 请看这里https://docs.python.org/3.8/library/math.html#math.dist。

数学。dist (p1, p2) 返回两点p1和p2之间的欧氏距离， 每一个都以坐标序列(或可迭代对象)给出。

import math
print( math.dist( (0,0),   (1,1)   )) # sqrt(2) -> 1.4142
print( math.dist( (0,0,0), (1,1,1) )) # sqrt(3) -> 1.7321

使用numpy.linalg.norm:

dist = numpy.linalg.norm(a-b)

这是因为欧氏距离是l2范数，而numpy.linalg.norm中ord参数的默认值是2。 要了解更多理论，请参阅数据挖掘介绍:

从Python 3.8开始，math模块直接提供dist函数，它返回两点之间的欧几里得距离(以元组或坐标列表的形式给出):

from math import dist

dist((1, 2, 6), (-2, 3, 2)) # 5.0990195135927845

如果你使用列表:

dist([1, 2, 6], [-2, 3, 2]) # 5.0990195135927845

其他答案适用于浮点数，但不能正确计算整数dtype的距离，因为整数dtype容易溢出和下溢。注意，即使scipy.distance.euclidean也有这个问题:

>>> a1 = np.array([1], dtype='uint8')
>>> a2 = np.array([2], dtype='uint8')
>>> a1 - a2
array([255], dtype=uint8)
>>> np.linalg.norm(a1 - a2)
255.0
>>> from scipy.spatial import distance
>>> distance.euclidean(a1, a2)
255.0

这是很常见的，因为许多图像库将图像表示为dtype="uint8"的ndarray。这意味着，如果你有一个由深灰色像素组成的灰度图像(比如所有像素的颜色都是#000001)，你将它与黑色图像(#000000)进行区分，你最终可以在所有单元格中得到x-y为255的图像，这表明两张图像彼此相距很远。对于无符号整数类型(例如uint8)，你可以安全地在numpy中计算距离:

np.linalg.norm(np.maximum(x, y) - np.minimum(x, y))

对于有符号整型，可以先转换为浮点类型:

np.linalg.norm(x.astype("float") - y.astype("float"))

对于图像数据，你可以使用opencv的norm方法:

import cv2
cv2.norm(x, y, cv2.NORM_L2)

这里有一些简洁的Python欧几里得距离代码，给出了Python中以列表表示的两个点。

def distance(v1,v2): 
    return sum([(x-y)**2 for (x,y) in zip(v1,v2)])**(0.5)

首先求两个矩阵的差。然后，使用numpy的multiply命令应用元素乘法。然后，求元素与新矩阵相乘的和。最后，求求和的平方根。

def findEuclideanDistance(a, b):
    euclidean_distance = a - b
    euclidean_distance = np.sum(np.multiply(euclidean_distance, euclidean_distance))
    euclidean_distance = np.sqrt(euclidean_distance)
    return euclidean_distance