distances = np.sum(np.abs(X_train - np.tile(Y_test[i], (X_train.shape[0], 1))), axis=1)

根据您提供的代码，您正在计算训练集X_train` 中每个样本与测试集中的第 `i` 个样本之间的距离。

首先，您使用 `np.tile` 函数将测试集中的第 `i` 个样本复制到一个和训练集 `X_train` 相同形状的数组中。这样做是为了保持形状一致，以便进行差值运算。

然后，通过使用 `np.abs` 函数计算两个数组之间的绝对差值。`X_train - np.tile(Y_test[i], (X_train.shape[0], 1))` 表示对每个训练样本，都减去测试集中第 `i` 个样本的值。

接下来，使用 `np.sum` 函数对每个训练样本计算绝对差值的总和。通过设置 `axis=1` 参数，`np.sum` 函数将在每一行上进行求和，得到一个包含所有距离的一维数组。

最终，`distances` 数组将包含训练集中每个样本与测试集中第 `i` 个样本之间的距离。

相关问题

distances = np.sum( np.abs( X_train[-1, 1] - Y_test[-1, 1] ) + np.abs( X_train[-1, 0] - Y_test[-1, 1] ) )

根据您提供的代码，您正在计算两个样之间的距离。假设 `X_train` 是训练集，`Y_test` 是测试集。

代码中使用 `np.sum` 函数来计算距离首先，从 `X_train` 和 `Y_test` 中选择最后一个样本的特征进行计算。假设这些特征是二维的，由 `X_train[-1, 1]` 和 `Y_test[-1, 1]` 表示。

然后，使用 `np.abs` 函数计算两个特征之间的绝对差值，并将结果相加。这里使用了两次 `np.abs` 函数，分别对应两个特征的差值。

最后，通过调用 `np.sum` 函数对所有差值进行求和，得到最终的距离。

需要注意的是，根据代码中的写法，这个距离计算是基于绝对差值的曼哈顿距离。如果您想使用不同的距离度量方法，请根据需求进行修改。

在jupyter中使用def kNN_classify(k, X_train, y_train, x): #distances = [sqrt(np.sum((x_train - x)**2)) for x_train in X_train] distances = np.sqrt(np.sum((X_train - x)**2,axis=1)) nearest = np.argsort(distances) #topK_y = [y_train[i] for i in nearest[0:k]] topK_y = y_train[ nearest[0:k] ] votes = Counter(topK_y) return votes.most_common()[0][0]和sklearn中的train_test_split求出测试集上的准确度

这是一个kNN分类器的函数，它需要四个参数：

1. k：表示kNN算法中的k值，即选择最近的k个邻居进行分类。

2. X_train：表示训练集的特征矩阵，每一行代表一个样本的特征向量。

3. y_train：表示训练集的标签向量，每个元素代表一个样本的类别。

4. x：表示待分类的样本的特征向量。

函数的作用是根据训练集中的样本和标签，对待分类的样本进行分类，并返回分类结果。