python 曼哈顿距离

Python的曼哈顿距离可以通过使用SciPy库中的distance.cityblock(vector_1, vector_2)函数来计算。 曼哈顿距离也称为城市街区距离，它是两个向量中对应元素之间的绝对差值的总和。具体而言，它是两个向量在每个维度上的差值的绝对值的总和。这个距离度量适用于多个维度的数据集。

相关问题

python曼哈顿距离

在Python中，可以使用以下函数来计算曼哈顿距离：

import numpy as np

def Manhattan(vec1, vec2):
   npvec1, npvec2 = np.array(vec1), np.array(vec2)
   return np.abs(npvec1-npvec2).sum()

这段代码定义了一个函数`Manhattan`，它接受两个向量`vec1`和`vec2`作为参数，并返回它们之间的曼哈顿距离。在函数内部，我们首先将输入的两个向量转换为NumPy数组，然后使用NumPy的`abs`函数计算两个向量的差值的绝对值，再使用`sum`函数求和得到距离。最后，我们将距离返回。

所以，如果你想计算`[0,3,4,5]`和`[7,6,3,-1]`之间的曼哈顿距离，你可以使用上述代码调用函数`Manhattan([0,3,4,5],[7,6,3,-1])`，结果是`20`。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python 曼哈顿距离 切比雪夫距离 闵可夫斯基距离 标准化欧氏距离 马氏距离 编辑距离](https://blog.csdn.net/XC_LMH/article/details/86485257)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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python曼哈顿距离计算公式代码

曼哈顿距离是指在规则的坐标系中，两点在各个坐标轴上的距离差的绝对值的和。计算公式为：$d(x,y) = \sum_{i=1}^{n}|x_i - y_i|$。在Python中，可以使用以下代码实现曼哈顿距离的计算：

def manhattan_distance(x, y):
    return sum(abs(a-b) for a, b in zip(x, y))

其中，x和y分别表示两个点的坐标，可以是列表或元组等可迭代对象。