在scala代码计算曼哈顿距离 val distance = ManhattanDistanceMetric.distance()中,参数提示(rhs: ManhattanDistanceMetric.type)(implicit ev:MetricSpace[ManhattanDistanceMetric.type, F),已知 val v1 = Vector(1.0, 2.0, 3.0)及val v2 = Vector(4.0, 5.0, 6.0),请问如何传入参数
时间: 2024-02-13 20:05:04 浏览: 24
在调用 `ManhattanDistanceMetric.distance()` 方法时,需要传入类型参数 `F`,表示向量的元素类型。在本例中,元素类型为 `Double`。同时,需要传入两个向量作为计算曼哈顿距离的参数。
代码示例:
```scala
import breeze.linalg._
import breeze.numerics.abs
import breeze.stats.distributions.Gaussian
import spire.implicits._
import spire.math._
import spire.algebra._
object ManhattanDistanceMetric {
def distance[F](lhs: Vector[F], rhs: Vector[F])(implicit ev: MetricSpace[ManhattanDistanceMetric.type, F]): Double = {
require(lhs.length == rhs.length, "Vectors must be the same length!")
abs(lhs - rhs).sum
}
}
// 定义两个向量
val v1 = Vector(1.0, 2.0, 3.0)
val v2 = Vector(4.0, 5.0, 6.0)
// 调用曼哈顿距离计算方法
val distance = ManhattanDistanceMetric.distance(v1, v2)(MetricSpace.canMetricSpace[ManhattanDistanceMetric.type, Double])
```
注意:在调用 `ManhattanDistanceMetric.distance()` 方法时,需要传入一个隐式参数 `ev`,表示 `F` 类型上的度量空间。在本例中,我们使用了 `MetricSpace.canMetricSpace` 方法来自动派生度量空间。