实现街区距离的计算函数。
时间: 2023-12-27 11:05:36 浏览: 22
街区距离(Manhattan distance)是指在规划的城市街区中,从一个点到另一个点沿着坐标轴的路径长度之和。我们可以通过以下函数实现街区距离的计算:
```python
def manhattan_distance(x1, y1, x2, y2):
return abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2)
```
其中,(x1, y1)和(x2, y2)分别表示两个点的坐标。函数返回这两个点的街区距离。
相关问题
Python写街区距离的计算函数
可以使用以下代码实现街区距离的计算函数:
```python
def manhattan_distance(x1, y1, x2, y2):
"""
计算两点之间的街区距离
:param x1: 第一个点的横坐标
:param y1: 第一个点的纵坐标
:param x2: 第二个点的横坐标
:param y2: 第二个点的纵坐标
:return: 两点之间的街区距离
"""
return abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2)
```
使用方法:
```python
distance = manhattan_distance(1, 2, 4, 6)
print(distance) # 输出结果为 7
```
其中,`x1`、`y1`表示第一个点的横纵坐标,`x2`、`y2`表示第二个点的横纵坐标。函数返回值为两点之间的街区距离。
(1)实现街区距离的计算函数。(5分) (2)实现欧几里得距离的计算函数。(5分) (3)实现“上确界”距离的计算函数。(5分) (4)实现余弦相似度的计算函数。(15分) (5)实现马哈拉诺比斯(Mahalanobis)距离的计算函数,使用给定的两个向量做属性数据计算协方差,仅计算首尾两个点的距离即可。 (5分)
好的,我明白了。以下是对应的函数实现:
(1)街区距离计算函数:
```
def manhattan_distance(x, y):
return sum(abs(a - b) for a, b in zip(x, y))
```
(2)欧几里得距离计算函数:
```
import math
def euclidean_distance(x, y):
return math.sqrt(sum(pow(a - b, 2) for a, b in zip(x, y)))
```
(3)上确界距离计算函数:
```
def chebyshev_distance(x, y):
return max(abs(a - b) for a, b in zip(x, y))
```
(4)余弦相似度计算函数:
```
import math
def cosine_similarity(x, y):
numerator = sum(a * b for a, b in zip(x, y))
denominator = math.sqrt(sum(pow(a, 2) for a in x)) * math.sqrt(sum(pow(b, 2) for b in y))
return numerator / denominator
```
(5)马哈拉诺比斯距离计算函数:
```
import numpy as np
def mahalanobis_distance(x, y, covariance_matrix):
inv_covariance_matrix = np.linalg.inv(covariance_matrix)
diff = np.subtract(x, y)
distance = np.sqrt(np.dot(np.dot(diff, inv_covariance_matrix), diff.T))
return distance
```
注意,这里使用了 NumPy 库,需要先安装。同时,输入的 covariance_matrix 参数是一个协方差矩阵,可以使用 numpy.cov 函数计算得出。