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

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

import numpy as np
from scipy.spatial import distance
input_arr = np.array([[0,3,0],[2,0,0],[0,1,3],[0,1,2],[-1,0,1],[1,1,1]]) 
test_case = np.array([0,0,0])
dst=[]
for i in range(0,6):
    temp = distance.euclidean(test_case,input_arr[i])
    dst.append(temp)
print(dst)

计算多维空间的欧氏距离:

 import math

 x = [1, 2, 6] 
 y = [-2, 3, 2]

 dist = math.sqrt(sum([(xi-yi)**2 for xi,yi in zip(x, y)]))
 5.0990195135927845

这个公式很容易用

distance = np.sqrt(np.sum(np.square(a-b)))

它实际上只是使用毕达哥拉斯定理来计算距离，通过将Δx， Δy和Δz的平方相加，并对结果进行根运算。

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)