歐式距離是指在n維空間中，兩點之間的距離。在機器學習和數據科學中，歐式距離是一種常用的度量方式，常被用于計算樣本之間的相似程度或者差異程度。

Python可以通過幾個簡單的步驟來計算歐式距離。下面就來看一下使用Python代碼計算歐式距離的過程：

def euclidean_distance(x, y):
distance = 0.0
for i in range(len(x)):
distance += (x[i] - y[i])**2
return distance**0.5
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
distance = euclidean_distance(a, b)
print(distance)

代碼解釋：

1. 我們首先定義了一個函數，這個函數叫做euclidean_distance。這個函數的參數是兩個向量x和y。在這個函數中，我們首先初始化了distance為0.0。

2. 接著，我們使用循環來遍歷x和y中的元素。在每次循環中，我們將x和y中對應位置的元素相減，然后再平方。我們使用+=符號來將結果累加到distance中。

3. 循環結束后，我們再將distance的平方根作為函數的返回值。

4. 在實際的應用中，我們需要計算在n維空間中的歐式距離。在上面的代碼中，我們只是計算了在3維空間中的歐式距離。但是，這個通用的函數可以適用于任意維度下的歐式距離計算。

5. 最后，我們使用了a和b兩個向量來測試這個函數。即使在這里，我們只是用了3個元素的向量，這個函數也可以處理任意長度的向量。