闵可夫斯基距离python
时间: 2023-09-01 08:10:34 浏览: 49
闵可夫斯基距离(Minkowski Distance)是一种度量两个向量之间的距离的方法,其定义如下:
d(x,y)=(∑|xi−yi|^p)^(1/p)
其中,x和y是两个向量,xi和yi分别是它们的第i个元素,p是一个常数,通常取值为1或2。
在Python中,可以使用SciPy库中的spatial.distance.minkowski函数来计算闵可夫斯基距离。下面是一个例子:
```python
from scipy.spatial.distance import minkowski
x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
p = 2
dist = minkowski(x, y, p)
print(dist)
```
输出结果为:
```
5.196152422706632
```
这表示向量x和y之间的闵可夫斯基距离为5.196152422706632。
相关问题
用python求闵可夫斯基距离
可以使用SciPy库中的distance函数来计算闵可夫斯基距离,如下所示:
```python
from scipy.spatial.distance import minkowski
# 定义两个向量
x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
# 计算闵可夫斯基距离
distance = minkowski(x, y, p=2)
print(distance)
```
上述代码中,定义了两个向量x和y,然后使用minkowski函数计算它们之间的闵可夫斯基距离,并将结果输出。在函数中,参数p代表的是p阶距离,当p=1时即为曼哈顿距离,当p=2时即为欧几里得距离。
用python编写程序求闵可夫斯基距离
好的,下面是用 Python 编写程序求闵可夫斯基距离的示例代码:
```python
from math import pow
from typing import List
def minkowski_distance(x: List[float], y: List[float], p: float) -> float:
"""
计算闵可夫斯基距离
:param x: 第一个向量
:param y: 第二个向量
:param p: 指定的参数p
:return: 闵可夫斯基距离
"""
assert len(x) == len(y), "向量长度不相等"
assert p >= 1, "p的值必须大于等于1"
return pow(sum(pow(abs(x[i] - y[i]), p) for i in range(len(x))), 1/p)
```
使用示例:
```python
x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
p = 2
dist = minkowski_distance(x, y, p)
print(f"The Minkowski distance between x and y is: {dist}")
```
输出结果:
```text
The Minkowski distance between x and y is: 5.196152422706632
```
注意,以上代码只是一个示例代码,可能需要根据实际需求进行一定的修改。