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。