Агентство недвижимости хочет порекомендовать клиенту квартиры по цене, которая ему подходит. Определите с помощью евклидова расстояния, какую из двух доступных квартир ему предложить. Известно, что он уже присмотрел квартиру площадью 50 м^2 за 3 млн рублей.
Создайте переменные flat_1, flat_2 и flat_3 с массивами numpy, которые содержат данные о площади и цене квартир:
| Объекты | Переменные | Площадь, м^2 | Цена, руб. |
|---|---|---|---|
| Квартира, которую выбрал клиент | flat_1 | 50 | 3000000 |
| Первая доступная для продажи квартира | flat_2 | 50 | 4000000 |
| Вторая доступная для продажи квартира | flat_3 | 100 | 6000000 |
-
Получите евклидовы расстояния с помощью функции
get_dи сохраните их в переменныеd_1_2иd_1_3. Вd_1_2— расстояние междуflat_1иflat_2, а вd_1_3— междуflat_1иflat_3. -
Выведите значения
d_1_2иd_1_3, которые получили.
# необходимые импорты
import numpy as np
# та же функция, написанная в одну строку
def get_d(a, b):
return (((a - b)**2).sum())**0.5
# вектор с данными первой квартиры
flat_1 = np.array([50., 3000000.])
# вектор с данными второй квартиры
flat_2 = np.array([50., 4000000.])
# вектор с данными третьей квартиры
flat_3 = np.array([100., 6000000.])
# евклидово расстояние между первой и второй квартирами
d_1_2 = get_d(flat_1, flat_2)
# евклидово расстояние между первой и третьей квартирами
d_1_3 = get_d(flat_1, flat_3)
# вывод получившихся значений
print(d_1_2, d_1_3)