Python是一门流行的编程语言，它拥有丰富的库和工具来完成各种任务。其中，它也可以用来求欧氏距离，欧氏距离是机器学习和数据分析中常用的距离度量方式。这篇文章将介绍如何使用Python求欧氏距离。

def euclidean_distance(x, y):
    """
    计算两个向量之间的欧氏距离
    """
    distance = 0.0
    for i in range(len(x)):
        distance += (x[i] - y[i]) ** 2
    return math.sqrt(distance)

上述代码是计算欧氏距离的函数，接收两个向量x和y作为参数，并返回它们之间的距离。该函数使用了Python中的for循环和math库中的sqrt函数。

在使用Python计算欧氏距离时，需要注意的是两个向量的维度必须相同。假设有以下两个向量：

x = [1, 3, 5, 7]
y = [2, 4, 6, 8]

则可以通过调用欧氏距离函数来计算它们之间的距离，如下所示：

distance = euclidean_distance(x, y)
print(distance)

输出结果为：

2.8284271247461903

这表明向量x和向量y之间的欧氏距离为2.8284271247461903。

在机器学习和数据分析中，欧氏距离通常用来计算两个样本的相似度或距离，然后可以根据相似度或距离来进行分类、聚类或回归等任务。因此，熟练掌握Python求欧氏距离的方法十分重要。