头歌使用Python编写一个能计算样本间欧式距离与曼哈顿距离的方法。

在Python中，我们可以定义两个函数来分别计算样本间的欧式距离（Euclidean Distance）和曼哈顿距离（Manhattan Distance）。这两种距离都是衡量两点间差异度的常用方式，在数据分析和机器学习中经常用到。

首先，我们定义计算欧式距离的函数：

import math

def euclidean_distance(point1, point2):
    """计算两个点之间的欧式距离"""
    return math.sqrt(sum((a - b) ** 2 for a, b in zip(point1, point2)))

# 示例：计算 (1, 2) 和 (3, 4) 的欧式距离
point1 = [1, 2]
point2 = [3, 4]
euclidean_dist = euclidean_distance(point1, point2)

接下来，我们定义计算曼哈顿距离的函数：

def manhattan_distance(point1, point2):
    """计算两个点之间的曼哈顿距离，即绝对值之和"""
    return sum(abs(a - b) for a, b in zip(point1, point2))

# 示例：计算 (1, 2) 和 (3, 4) 的曼哈顿距离
manhattan_dist = manhattan_distance(point1, point2)

相关问题

使用Python编写一个能计算样本间欧式距离与曼哈顿距离的方法。头歌

当然可以，首先我们来解释一下欧式距离（Euclidean Distance）和曼哈顿距离（Manhattan Distance）。欧式距离是从点A到点B沿着X轴和Y轴移动的直线距离；而曼哈顿距离则是沿着坐标轴的格子线移动的距离，对于二维空间中的点(x1, y1)和(x2, y2)，它们分别如下：

1. 欧式距离（L2距离）: sqrt((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2)
2. 曼哈顿距离（L1距离）: |x2-x1| + |y2-y1|

下面是一个简单的Python函数，用于计算两个向量之间的这两种距离：

import math

def calculate_distances(vector1, vector2):
    euclidean_distance = math.sqrt(sum([(a - b) ** 2 for a, b in zip(vector1, vector2)]))
    manhattan_distance = sum([abs(a - b) for a, b in zip(vector1, vector2)])
    
    return euclidean_distance, manhattan_distance

# 示例使用
vector_a = [1, 2]
vector_b = [4, 5]
euclidean, manhattan = calculate_distances(vector_a, vector_b)
print(f"Euclidean distance: {euclidean}")
print(f"Manhattan distance: {manhattan}")

使用Python编写一个能计算样本间欧式距离与曼哈顿距离的方法。

下面是Python代码实现：

import numpy as np

def euclidean_distance(x1, x2):
    """
    计算两个样本之间的欧式距离
    :param x1: 样本1，类型为numpy数组
    :param x2: 样本2，类型为numpy数组
    :return: 欧式距离，类型为float
    """
    return np.sqrt(np.sum(np.power(x1 - x2, 2)))

def manhattan_distance(x1, x2):
    """
    计算两个样本之间的曼哈顿距离
    :param x1: 样本1，类型为numpy数组
    :param x2: 样本2，类型为numpy数组
    :return: 曼哈顿距离，类型为float
    """
    return np.sum(np.absolute(x1 - x2))

使用示例：

# 计算欧式距离
x1 = np.array([1, 2, 3])
x2 = np.array([4, 5, 6])
print("欧式距离：", euclidean_distance(x1, x2))

# 计算曼哈顿距离
x1 = np.array([1, 2, 3])
x2 = np.array([4, 5, 6])
print("曼哈顿距离：", manhattan_distance(x1, x2))

输出结果：

欧式距离： 5.196152422706632
曼哈顿距离： 9