如果距离不是标准的欧氏距离，如何计算

如果你想要使用非标准的度量（如曼哈顿距离、切比雪夫距离或其他自定义距离函数），在`scipy.spatial.KDTree`中直接计算可能会比较复杂，因为默认它是基于欧氏距离的。不过，你可以通过创建自己的数据结构或者修改树的搜索算法来适应其他距离。

一种方法是在每次查询时手动计算距离。比如，如果你想用曼哈顿距离（也称为L1距离），可以这样做：

def manhattan_distance(p1, p2):
    return sum(abs(pi - pj) for pi, pj in zip(p1, p2))

# 创建KDTree时仍用原始数据
tree = KDTree(data, metric=manhattan_distance)

# 查询时，计算两点之间的曼哈顿距离
query_point = ...  # 你需要的查询点
distance, _ = tree.query(query_point, k=1)  # 忽略返回的索引，因为我们只关心最接近的距离

另一种更复杂的方法是自定义`KDTree`，但这需要对树的数据结构有深入理解，并且实现起来会更繁琐。通常这不是首选，除非你的特定需求无法通过现有的库满足。