scipy.spatial.distance.euclidean和scipy.sative.- distance_matrix返回的结果不同

scipy.spatial.distance.euclidean和scipy.spatial.distance_matrix是scipy库中用于计算距离和距离矩阵的函数。

scipy.spatial.distance.euclidean函数用于计算两个向量之间的欧氏距离。欧氏距离是指在n维空间中两个点之间的直线距离。该函数的参数是两个向量，返回值是这两个向量之间的欧氏距离。

scipy.spatial.distance_matrix函数用于计算一组向量之间的距离矩阵。距离矩阵是一个二维矩阵，其中每个元素表示对应两个向量之间的距离。该函数的参数是一个包含多个向量的数组，返回值是一个距离矩阵。

这两个函数返回的结果不同是因为它们的计算方式不同。euclidean函数只计算两个向量之间的距离，而distance_matrix函数计算一组向量之间的距离矩阵。

对于euclidean函数，可以使用以下方式调用：

from scipy.spatial.distance import euclidean

vector1 = [1, 2, 3]
vector2 = [4, 5, 6]
distance = euclidean(vector1, vector2)
print(distance)

输出结果为：

5.196152422706632

对于distance_matrix函数，可以使用以下方式调用：

from scipy.spatial.distance import distance_matrix

vectors = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
matrix = distance_matrix(vectors, vectors)
print(matrix)

输出结果为：

[[0.         5.19615242 10.39230485]
 [5.19615242 0.         5.19615242]
 [10.39230485 5.19615242 0.        ]]

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