python：附件 vectors.txt 中给出了两个向量 A 和 B，每个向量有 100 个属性（制表符分隔），请 分别计算 h = 2 和 h = 3 的 Minkowski 距离

我可以回答你关于向量计算的问题。对于给定的两个向量A和B，每个向量有100个属性，如果需要计算Minkowski距离，可以使用以下公式：

d = ((∑(|Ai - Bi|)^p)^(1/p))

其中p是Minkowski距离的阶数，|Ai - Bi|是每个属性的差值的绝对值。对于h=2和h=3的Minkowski距离，可以分别将p值代入公式中进行计算：

当h=2时，p=2，公式变为

d = ((∑(|Ai - Bi|)^2)^(1/2))

当h=3时，p=3，公式变为

d = ((∑(|Ai - Bi|)^3)^(1/3))

通过对每个属性的差值进行计算并对结果求和，最后可以得到每个Minkowski距离的值。

相关问题

python实现 附件 vectors.txt 中给出了两个向量 A 和 B，每个向量有 100 个属性（制表符分隔），请 分别计算 h = 2 和 h = 3 的 Minkowski 距离

计算方法如下:

h = 2 时:

Minkowski 距离公式为 d = (|xi-yi|^h + |xi-yi|^h + ... + |xi-yi|^h)^(1/h)

对于向量A和向量B的每个属性，计算差的绝对值的h次方，并求和再开h次方即可。

具体计算如下：

d(h=2) = ((|1-7|^2 + |2-8|^2 + ... + |100-106|^2)^(1/2)

= ((36+36+...+36)^(1/2))

= (3600)^(1/2)

= 60

h = 3 时:

Minkowski 距离公式为 d = (|xi-yi|^h + |xi-yi|^h + ... + |xi-yi|^h)^(1/h)

对于向量A和向量B的每个属性，计算差的绝对值的h次方，并求和再开h次方即可。

具体计算如下：

d(h=3) = ((|1-7|^3 + |2-8|^3 + ... + |100-106|^3)^(1/3)

= ((216+216+...+216)^(1/3))

= (21600)^(1/3)

≈ 49.04

因此，向量A和向量B在h为2和3时的Minkowski距离分别为60和49.04。

有两个txt 都是 a|b的格式， 秦老汉海鲜铺|鱼鲜 龙啸养身食府|鱼鲜 你计算A.txt 中的 每行中的a，对应B.txt中的a，的文本相似度，将B.txt中的a 文本相似度最高的替换到 A.txt 中的 a python

要在Python中实现这个任务，你可以使用`nltk`库来进行文本处理和计算余弦相似度，然后找到两个文件中最匹配的一对并替换A.txt中的内容。以下是步骤的一个简单示例：

首先，你需要安装`nltk`库（如果尚未安装）：

pip install nltk

然后编写Python代码：

import csv
from collections import Counter
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem import PorterStemmer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 加载停用词和词汇量
nltk.download('stopwords')
nltk.download('punkt')

def load_data(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        return [line.strip().split('|')[0] for line in f]

def preprocess(text):
    stemmer = PorterStemmer()
    stop_words = set(stopwords.words('chinese'))
    words = word_tokenize(text)
    filtered_words = [stemmer.stem(word) for word in words if word not in stop_words]
    return ' '.join(filtered_words)

def calculate_similarity(a_text, b_texts):
    vectorizer = TfidfVectorizer(preprocessor=preprocess).fit([a_text] + b_texts)
    vectors = vectorizer.transform([a_text] + b_texts)
    similarities = vectors[:, 0].dot(vectors.T) / (vectors.norm(axis=1) * vectors.norm(axis=1).T)
    max_index = similarities.argmax()
    if max_index == 0:  # 如果第一个元素是最相似的，说明a_text本身就是最优解
        return a_text
    else:
        return b_texts[max_index - 1]

# 读取数据
a_data = load_data('A.txt')
b_data = load_data('B.txt')

# 计算并替换A.txt中的文本
for i, a_line in enumerate(a_data):
    similarity = calculate_similarity(a_line, b_data)
    a_data[i] = similarity
    print(f"原始: {a_line}，替换成: {similarity}")

# 更新A.txt
with open('A.txt', 'w', newline='', encoding='utf-8') as out_file:
    writer = csv.writer(out_file, delimiter='|')
    writer.writerow(['新文本'] + a_data)