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resposta

Forma automática

from sklearn.metrics import DistanceMetric

a = [[-0.96662231, -0.65401193, 0.32743831, 0.8297975, -0.43991649, -1.31816495, -0.82630172, 1.03806605, -0.32743831, -0.85417615, -0.72373975, 1.12910177, -0.52592737, 1.00669571, -0.52592737, -0.63393298, -0.88361972, -0.52592737, 1.3782406, 1.12942721, 1.90140322, -0.72396752, -0.98632101, 1.90140322, -0.63943864, 1.2273572, -0.52592737, -0.79013171, -0.80874158, -0.52592737, 1.25617071, -0.56297505, -1.1059698, 1.94458183, -0.52504733, -0.71102597, -0.54480692, 1.88720123]]
b = [[1.03453023, -0.65401193, -3.05401039, 0.8297975, -0.43991649, -1.27744458, -1.16032292, -0.96332984, 3.05401039, -0.85417615, 1.38171215, -0.88565976, -0.52592737, 1.00669571, -0.52592737, -0.63393298, -0.88361972, -0.52592737, 1.3782406, 1.12942721, -0.52592737, -0.72396752, 1.0138687, -0.52592737, -0.63943864, 1.2273572, -0.52592737, -0.79013171, 1.23648892, -0.52592737, -0.79607014, -0.56297505, 0.90418382, -0.51424938, -0.52504733, 1.40641839, -0.54480692, -0.5298852]]

dist = DistanceMetric.get_metric('euclidean')
distance = dist.pairwise(a, b)
print(distance)

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1 resposta

Oii, Carlos! Tudo bem?

Peço desculpas pela demora para te responder.

Parabéns por estar colocando em prática o que vem aprendendo, é uma prática muito importante para fixar os conhecimentos adquiridos.

O se código está bom e bem organizado, calcula a distância euclidiana entre os pontos a e b e imprime o resultado na forma de uma matriz de distância.

Continue se dedicando aos estudos e compartilhe conosco, sempre que quiser, seus projetos, sugestões e dúvidas.

Bons estudos, Carlos!