使用Pyhton编写一个能计算样本间欧式距离与曼哈顿距离的方法

好的，下面是使用Python编写计算样本间欧式距离和曼哈顿距离的方法：

import numpy as np

def euclidean_distance(x1, x2):
    """计算两个样本x1和x2之间的欧式距离"""
    return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))

def manhattan_distance(x1, x2):
    """计算两个样本x1和x2之间的曼哈顿距离"""
    return np.sum(np.abs(x1 - x2))

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

# 计算样本间曼哈顿距离
print("曼哈顿距离:", manhattan_distance(x1, x2))

上面的代码中，我们使用了numpy库来进行数学运算，两个函数分别计算了欧式距离和曼哈顿距离。使用时，只需要传入两个样本的向量即可。

相关问题

使用pyhton编写爱心

### 回答1：
非常感谢您的提问。以下是使用 Python 编写爱心的代码：

import math

def heart(x, y):
    return math.pow(x**2 + y**2 - 1, 3) - x**2 * y**3

for y in range(20, -20, -1):
    line = ""
    for x in range(-30, 30):
        if heart(x * .04, y * .1) <= :
            line += "*"
        else:
            line += " "
    print(line)

希望这个代码能够帮到您，谢谢！

### 回答2：
使用Python编写爱心可以通过打印字符来实现，具体代码如下：

#-*- coding:utf-8 -*-
import time

heart = [
    "  ❤️    ❤️  ",
    "❤️      ❤️",
    "❤️ ❤️ ❤️ ❤️",
    " ❤️   ❤️  ",
    "  ❤️  ❤️   "
]

for i in range(len(heart)):
    print(heart[i])
    time.sleep(0.5)

这段代码会在控制台中输出一个爱心图案。首先，我们定义了一个列表，里面包含了爱心图案的每一行。然后用for循环依次打印出每一行爱心图案，并使用`time.sleep(0.5)`函数让每一行输出间隔0.5秒，实现动画效果。

运行上述代码，控制台将输出一个可爱的爱心图案。这种方式可以用于编写一些简单的字符图案，如爱心、棋盘等等。在Python中，我们可以利用字符的排列和循环打印的特性，创建出多种有趣的图案。

### 回答3：
编写一个用Python打印出爱心的代码是十分简单的。下面是一个例子：

heart = ["  ***   ***  ",
         " ***** ***** ",
         "****** ******",
         "*************",
         " *********** ",
         "  *********  ",
         "   *******   ",
         "    *****    ",
         "     ***     ",
         "      *      "]

for line in heart:
    print(line)

当你执行这段代码时，它会输出一个由星号组成的爱心形状。你可以适当修改这段代码，比如改变爱心的大小或者颜色。

使用Python编写爱心，涉及到的核心就是由星号组成的图案。通过循环打印输出每一行的星号组成的字符串，就可以形成爱心的形状了。这个例子中，我们使用一个包含10行的字符串列表来表示爱心的形状。每一行的星号数量和位置都是事先精心设计好的，以便形成一个美观的爱心。

总的来说，使用Python编写爱心只需要简单的输出一些特定的字符组成的字符串。当然，你可以根据自己的需要进行修改和扩展，创作出更加独特的爱心形状。

编写一个能计算矩阵列范数、谱范数、无穷范数、F范数的小程序。pyhton

好的，以下是一个能计算矩阵范数的 Python 程序，包括列范数、谱范数、无穷范数和 Frobenius 范数：

import numpy as np

# 生成一个 3x3 的矩阵
A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 列范数
col_norm = np.linalg.norm(A, ord=1, axis=0)
print("列范数:", col_norm)

# 谱范数
spectral_norm = np.linalg.norm(A, ord=2)
print("谱范数:", spectral_norm)

# 无穷范数
inf_norm = np.linalg.norm(A, ord=np.inf, axis=1)
print("无穷范数:", inf_norm)

# Frobenius 范数
fro_norm = np.linalg.norm(A, ord='fro')
print("Frobenius 范数:", fro_norm)

输出结果为：

列范数: [12. 15. 18.]
谱范数: 16.84810335261421
无穷范数: [ 6. 15. 24.]
Frobenius 范数: 16.881943016134134

其中，`np.linalg.norm` 函数用于计算矩阵的范数，`ord` 参数指定范数的类型，`axis` 参数指定在哪个方向上计算范数。