math库 曼哈顿距离

曼哈顿距离，也称为城市街区距离或L1距离，是计算两个点之间的距离的一种方法。在数学上，曼哈顿距离是通过将两点在坐标系中的对应分量差值取绝对值后相加得到的。在二维平面上，曼哈顿距离可以表示为：d = |x1 - x2| + |y1 - y2|。在三维空间中，曼哈顿距离可以表示为：d = |x1 - x2| + |y1 - y2| + |z1 - z2|。

在Python的math库中，并没有直接提供计算曼哈顿距离的函数。但是，你可以使用math库中的abs函数来计算两个点在每个坐标轴上的差值的绝对值，然后将它们相加，从而得到曼哈顿距离。

下面是一个使用math库计算二维平面上两点之间曼哈顿距离的示例代码：

import math

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

# 示例坐标点
point1 = (1, 2)
point2 = (4, 6)

# 计算曼哈顿距离
distance = manhattan_distance(point1[0], point1[1], point2[0], point2[1])

print("曼哈顿距离:", distance)

输出结果为：曼哈顿距离: 7

你可以根据需要修改坐标点的数值，以及添加适用于三维空间的计算。