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

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)

import math

dist = math.hypot(math.hypot(xa-xb, ya-yb), za-zb)

使用scipy.spatial.distance.euclidean:

from scipy.spatial import distance
a = (1, 2, 3)
b = (4, 5, 6)
dst = distance.euclidean(a, b)

使用Python 3.8，这非常简单。

https://docs.python.org/3/library/math.html#math.dist

math.dist(p, q)

返回给定两点p和q之间的欧氏距离 作为坐标序列(或可迭代对象)。这两点一定有 相同的维度。 大致相当于: √(sum((px - qx) ** 2.0 for px, qx in zip(p, q)))

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)