计算一组或两组点的距离矩阵。 （返回所有点对之间的点对点距离，类似于统计工具箱中的 PDIST，对于那些没有它的人） 描述：计算点之间的成对距离矩阵A 和 B，使用 {euclidean,cityblock,chessboard} 方法之一输入： A -（必需）MxD 矩阵，其中 M 是 D 维中的点数B - （可选）NxD ​​矩阵，其中 N 是 D 维中的点数如果未提供，默认情况下 B 设置为 A METHOD -（可选）字符串，指定以下距离方法之一： 'euclidean' 欧几里得距离（默认） 'taxicab','manhattan','cityblock' 曼哈顿距离“ chebyshev”，“ chessboard”，“ chess” Chebyshev距离'grid','diag' 对角网格距离输出： DMAT - A 和 B 中点之间成对距离的 MxN 矩阵用法： dma

在这个存储库中，展示了图形信号处理的一些迷人功能。 演示包括通过经典信号处理和图形信号处理在一维和二维欧几里德域信号上应用低通滤波器来比较两个结果是相同的。 通过这种方式，我们将验证图形信号处理的工作机制。 除此之外，还介绍了在非欧几里德域上过滤信号的示例。 有关完整文档，请查看以下链接。 https://medium.com/@muhammetbalcilar/struggling-signals-from-graph-34674e699df8

本文件的底本是陕西科学技术出版社2003年出版的《欧几里得几何原本》，原翻译者兰纪正、朱恩宽，校订者梁宗巨、张毓新、徐伯谦。打开chm文档，如果遇到空白，右键属性，解除锁定就可以了

最大公因式与广义欧几里得除法

用欧几里得算法求最大公约数的c++代码，很完整，可以运行

课程的随堂作业，C语言的，用dev就能运行，萌新代码，勿喷，仅仅帮助不想写作业的朋友方便一下，反正老师也不会仔细检查的

Python 机器学习 欧几里得距离

欧几里得距离 计算两个数组之间的。 是欧氏空间中两点之间的直线距离。 安装 $ npm install compute-euclidean-distance 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var euclidean = require ( 'compute-euclidean-distance' ) ; 欧几里得( x, y[, accessor] ) 计算两个数组之间的。 var x = [ 2 , 4 , 5 , 3 , 8 , 2 ] , y = [ 3 , 1 , 5 , - 3 , 7 , 2 ] ; var d = euclidean ( x , y ) ; // returns ~6.86 对于对象arrays ，提供访问numeric的访问器function 。 var x , y , d ; x = [ [ 1 , 2 ] , [ 2 ,