distances = np.sum( np.abs( X_train[-1, 1] - Y_test[-1, 1] ) + np.abs( X_train[-1, 0] - Y_test[-1, 1] ) )
时间: 2024-04-18 09:27:31 浏览: 32
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。
相关问题
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。
distances = np.sqrt(np.sum(((X_train - np.tile(Y_test[i],(X_train.shape[0],1)))**2),axis = 1))
这段代码是计算两个数组之间的欧氏距离。让我为你解释一下它的具体步骤:
1. `np.tile(Y_test[i], (X_train.shape[0], 1))`:这一部分使用 `np.tile` 函数来复制 `Y_test[i]`,使其与 `X_train` 的行数相同。这样做是为了能够进行元素之间的逐个比较。
2. `(X_train - np.tile(Y_test[i], (X_train.shape[0], 1)))**2`:这一部分计算 `X_train` 中每个元素与 `Y_test[i]` 中对应元素的差值,并将差值平方。
3. `np.sum(((X_train - np.tile(Y_test[i], (X_train.shape[0], 1)))**2), axis=1)`:这一部分对上一步得到的差值平方进行求和,沿着轴 1(即行)进行求和。
4. `np.sqrt(np.sum(((X_train - np.tile(Y_test[i], (X_train.shape[0], 1)))**2), axis=1))`:最后一步是对上一步得到的和进行开方运算,得到欧氏距离。
这段代码的目的是计算 `Y_test[i]` 与 `X_train` 中每个样本之间的欧氏距离,并将结果存储在名为 `distances` 的数组中。
希望能够帮到你!如果还有其他问题,请随时提问。