闵可夫斯基距离python

闵可夫斯基距离（Minkowski Distance）是一种计算两个向量之间的距离的方法，它可以用来度量任意维度空间中的距离。在Python中，可以使用SciPy库中的spatial.distance.minkowski()函数来计算闵可夫斯基距离。该函数的语法如下：

scipy.spatial.distance.minkowski(u, v, p)

其中，`u`和`v`是待计算距离的两个向量，`p`是距离的阶数。当`p=1`时，计算的是曼哈顿距离（Manhattan Distance）；当`p=2`时，计算的是欧几里得距离（Euclidean Distance）。当`p`取其他值时，计算的是闵可夫斯基距离。

下面是一个示例代码：

from scipy.spatial.distance import minkowski

u = [1, 2, 3]
v = [4, 5, 6]
p = 3

dist = minkowski(u, v, p)
print(dist)

输出结果为：

5.196152422706632

其中，`u`和`v`分别为向量`[1, 2, 3]`和`[4, 5, 6]`，`p`为3，计算出的闵可夫斯基距离为5.196。

相关问题

用python求闵可夫斯基距离

可以使用SciPy工具包中的spatial.distance.minkowski函数来计算闵可夫斯基距离，示例代码如下：

from scipy.spatial.distance import minkowski

x = [0, 0]
y = [3, 4]

# 计算2阶闵可夫斯基距离，即欧式距离
dist = minkowski(x, y, p=2)

print(dist)

输出结果为5.0，即点(0, 0)到点(3, 4)的欧式距离。如果需要计算其他阶数的闵可夫斯基距离，则可以通过调整函数中的p参数来实现。

用python编写程序求闵可夫斯基距离

好的，下面是用 Python 编写程序求闵可夫斯基距离的示例代码：

from math import pow
from typing import List

def minkowski_distance(x: List[float], y: List[float], p: float) -> float:
    """
    计算闵可夫斯基距离
    :param x: 第一个向量
    :param y: 第二个向量
    :param p: 指定的参数p
    :return: 闵可夫斯基距离
    """
    assert len(x) == len(y), "向量长度不相等"
    assert p >= 1, "p的值必须大于等于1"
    return pow(sum(pow(abs(x[i] - y[i]), p) for i in range(len(x))), 1/p)

使用示例：

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
p = 2

dist = minkowski_distance(x, y, p)
print(f"The Minkowski distance between x and y is: {dist}")

输出结果：

The Minkowski distance between x and y is: 5.196152422706632

注意，以上代码只是一个示例代码，可能需要根据实际需求进行一定的修改。