val SparseVector2 = Vectors.sparse(3, Seq((0, 1.0), (2, 3.0)))

这段代码与上一个代码类似，也是用于创建一个长度为 3 的稀疏向量 SparseVector2。不同之处在于，这里使用了 Seq 类型的数据作为参数，Seq((0, 1.0), (2, 3.0)) 表示向量中非零元素的下标和对应的值的序列，其中 (0, 1.0) 表示向量中下标为 0 的元素的值为 1.0，(2, 3.0) 表示向量中下标为 2 的元素的值为 3.0。因此，SparseVector2 的值为 (1.0, 0.0, 3.0)。

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val SparseVector1 = Vectors.sparse(3, Array(0, 2), Array(1.0, 3.0))

这段代码使用了 Spark MLlib 中的 Vectors 工具，用于创建一个稀疏向量 SparseVector1。其中，3 表示向量的长度为 3，Array(0, 2) 表示向量中非零元素的下标为 0 和 2，Array(1.0, 3.0) 表示向量中对应的非零元素的值为 1.0 和 3.0。因此，SparseVector1 的值为 (1.0, 0.0, 3.0)。

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

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：

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。