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]
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：
首先计算inx与dataset之间的差值：
[[-3, -3, -3],
[-6, -6, -6]]
然后对差值取平方：
[[ 9, 9, 9],
[36, 36, 36]]
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]
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]。
参考GPT和自己的思路：这段代码是计算inx和dataset之间欧氏距离的过程。首先计算inx和dataset中每个向量之间的欧氏距离，然后将其存储在一个1D数组dist中。这段代码使用了NumPy库来实现向量化计算，其中sum函数计算向量差的平方之和，axis=1表示对每一行进行操作，然后求平方根得到欧氏距离。运行结果表明，inx与第一个向量[4, 5, 6]的距离是5.19615242，与第二个向量[7, 8, 9]的距离是10.39230485，符合数学公式计算的结果。
这段代码计算了一个输入向量与一个样本数据集中所有数据之间的欧式距离。
欧氏距离是两个向量之间的距离，可以用来衡量它们之间的差异性和相似性。在这段代码中，我们首先定义一个输入向量 inx，它由三个元素组成。然后，我们定义一个包含两个样本数据的数据集 dataset，每个样本数据也由三个元素组成。
为了计算输入向量与数据集中每个样本数据之间的欧式距离，我们可以使用以下公式：
$$dist = \sqrt{(x_1-y_1)^2 + (x_2-y_2)^2 + ... + (x_n-y_n)^2}$$
其中，$x_1,x_2,...,x_n$ 表示输入向量的 $n$ 个元素，$y_1,y_2,...,y_n$ 表示数据集中一个样本数据的 $n$ 个元素。在这段代码中，我们使用了 NumPy 的广播（broadcasting）机制，将输入向量 inx 扩展到与数据集 dataset 相同的维度。然后，我们使用 NumPy 的向量化计算，计算得到 inx 与每个样本数据之间的欧式距离，并将结果保存在 dist 数组中。