这段代码展示了如何利用Numpy库计算欧氏距离。在`euclidean_distance`函数中，通过`np.linalg.norm`计算了矩阵中每一行点到原点的欧氏距离，并返回这些距离。在主程序中，创建了一个包含多个重复点的二维数组，并调用该函数计算其欧氏距离。
利用Numpy计算：
import numpy as np
def euclidean_distance(row_points):
distances = np.linalg.norm(row_points, ord=2, axis=1)
return distances
if __name__ == '__main__':
row_points = np.array([[3, 4]]).repeat(10, axis=0)
distances = euclidean_distance(row_points) # euclidean distance
print(distances)
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