在Python中，计算两个向量之间的欧式距离可以使用NumPy库，它提供了高效的数学运算功能。以下是使用NumPy计算欧式距离的几种方法：
1. 使用`numpy.linalg.norm`函数：
import numpy as npdef euclidean_distance_np（vec1, vec2）:return np.linalg.norm（vec1 - vec2）
2. 使用`numpy.sqrt`和`numpy.sum`函数：
import numpy as npdef euclidean_distance_np_sum（vec1, vec2）:return np.sqrt（np.sum（（vec1 - vec2） 2））
3. 使用`numpy.square`函数计算平方，然后求和并开方：
import numpy as npdef euclidean_distance_np_square（vec1, vec2）:return np.sqrt（np.sum（np.square（vec1 - vec2）））
以上函数都可以计算两个NumPy数组（向量）之间的欧式距离。例如，如果你有两个向量`vec1`和`vec2`，你可以这样调用函数：
vec1 = np.array（[1, 2, 3]）vec2 = np.array（[4, 5, 6]）distance = euclidean_distance_np（vec1, vec2）print（f"欧式距离是： {distance}"）
这些方法利用了NumPy的向量化操作，因此在处理大量数据时比纯Python实现更加高效
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