python计算n维欧几里得距离_欧几里得距离Python实现

我用下面的代码从编程集体智能，这是一个函数，从书中计算出两个影评人之间的距离。在

这个函数对字典中排名的差异求和，但是n维的欧几里德距离也包括该和的平方根。在

既然我们用同一个函数来给每个人排序，我们的平方根与否都无关紧要，但我想知道这有什么特别的原因吗？在from math import sqrt

# Returns a distance-based similarity score for person1 and person2

def sim_distance(prefs,person1,person2):

# Get the list of shared_items

si={}

for item in prefs[person1]:

if item in prefs[person2]:

si[item]=1

# if they have no ratings in common, return 0

if len(si)==0: return 0

# Add up the squares of all the differences

sum_of_squares=sum([pow(prefs[person1][item]-prefs[person2][item],2)

for item in prefs[person1] if item in prefs[person2]])

return 1/(1+sum_of_squares)

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