python求解曼哈顿距离

Python可以使用以下代码来求解曼哈顿距离：

def manhattan_distance(x1, y1, x2, y2):
    return abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2)

# 示例使用
x1, y1 = 1, 2
x2, y2 = 3, 4
distance = manhattan_distance(x1, y1, x2, y2)
print("曼哈顿距离：", distance)

这段代码定义了一个`manhattan_distance`函数，接受四个参数：`x1`、`y1`表示第一个点的坐标，`x2`、`y2`表示第二个点的坐标。函数内部使用`abs()`函数计算两个点在x轴和y轴上的差值，并将它们相加得到曼哈顿距离。

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python求解范数

在Python中，计算向量的范数通常涉及到一些数学库，如NumPy。范数是向量长度的一种度量，有几种常见的范数包括欧几里得范数、曼哈顿范数和无穷大范数等。以下是使用NumPy计算不同类型范数的基本步骤：

1. **欧几里得范数（Euclidean Norm, L2 norm）**:
对于向量v，其欧几里得范数（L2 norm）计算公式是 sqrt(v1^2 + v2^2 + ... + vn^2)。使用NumPy，可以这样做：

   import numpy as np

   vector = np.array([1, 2, 3])
   l2_norm = np.linalg.norm(vector)

2. **曼哈顿范数（Manhattan Norm, L1 norm）**:
这是绝对值之和，计算公式是 sum(|v1|, |v2|, ..., |vn|)：

   l1_norm = np.sum(np.abs(vector))

3. **无穷大范数（Infinity Norm, L∞ norm）**:
最大的元素绝对值，即 max(abs(v1), abs(v2), ..., abs(vn))：

   inf_norm = np.max(np.abs(vector))

4. **其他自定义范数**:
如果需要自定义范数，可以创建一个函数并传递给`np.linalg.norm()`，例如对p值的Lp范数：

   def custom_norm(p, x):
       return np.power(np.abs(x), p).sum() ** (1 / p)

   custom_p_norm = custom_norm(3, vector)

按要求完成如下函数：""" 函数说明：曼哈顿距离求解 Parameters: x1 - 向量1 x2 - 向量2 Returns: dist - x1与x2间的曼哈顿距离 """ def distManhattan(x1,x2): return dist

根据要求，可以完成如下的曼哈顿距离求解函数：

import numpy as np

def distManhattan(x1, x2):
    # 计算曼哈顿距离
    diff = np.abs(x1 - x2)
    dist = diff.sum()
    
    return dist

其中，`x1` 和 `x2` 是两个向量，可以是列表、元组或者 NumPy 数组等类型。首先，计算两个向量的差值（即每个维度上的距离），然后取绝对值并求和，得到曼哈顿距离。最后，返回计算结果。