这个的计算过程是什么？

Question

import numpy as np

inx = np.array([1, 2, 3])
dataset = np.array([[4, 5, 6], [7, 8, 9]])
dist = np.sum((inx - dataset)**2, axis=1)**0.5
print(dist)
运行结果
[ 5.19615242 10.39230485]

Answer 1

这段代码计算了inx数组中每个元素与dataset数组中每个元素之间的欧几里得距离。具体的计算过程如下：

1. 首先计算inx与dataset之间的差值：

   [[-3, -3, -3],

   [-6, -6, -6]]

2. 然后对差值取平方：

   [[ 9, 9, 9],

   [36, 36, 36]]

3. 接着计算每个差值向量的元素和，并将结果存储在一个一维数组中：

   [27, 108]

4. 对每个和值取平方根，得到该点与dataset中每个点之间的欧几里得距离：

   [ 5.19615242, 10.39230485]

因此，输出结果为[ 5.19615242, 10.39230485]。