用Python实现计算数值属性的曼哈顿距离

曼哈顿距离又称为城市街区距离，是指在二维坐标系中，两点横坐标差的绝对值与纵坐标差的绝对值之和。在Python中，可以使用以下代码实现计算数值属性的曼哈顿距离：

def manhattan_distance(x, y):
    """
    计算数值属性的曼哈顿距离
    :param x: 数值属性向量x
    :param y: 数值属性向量y
    :return: 曼哈顿距离
    """
    return sum(abs(a - b) for a, b in zip(x, y))

使用示例：

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
print(manhattan_distance(x, y))  # 输出：9

相关问题

路径规划RTT*算法用python实现

路径规划中的RTT*（Real-Time Terrain A*）算法是一种实时的、适用于动态环境的地图搜索算法，它结合了A*搜索策略和对地形实时变化的处理。在Python中实现RTT*，你需要先准备一些库，如`numpy`用于数值计算，`pygame`用于图形界面，以及用于地图数据结构和A*搜索的数据结构。

以下是基本步骤：

1. **数据结构**：创建一个Grid类，包含网格节点、邻接节点列表、代价函数等属性。

2. **A*搜索**：实现A*算法的核心部分，包括起始点和终点的设置，开放列表和关闭列表的维护，启发式函数（如曼哈顿距离或欧几里得距离）的应用，以及每次迭代更新节点状态。

3. **RTT*特定功能**：实时考虑地形变化，比如引入一个变量来表示每个节点的易损程度或成本，当环境发生变化时，动态调整节点的成本。

4. **图形化展示**：使用pygame绘制当前搜索路径和地图，以便可视化结果。

5. **循环更新**：不断获取新的环境信息，并基于新信息调整路径规划。

# 示例代码片段
import numpy as np
import pygame

class RTTStar:
    def __init__(self, grid, start, end):
        self.grid = grid
        self.open_list = []
        self.start = start
        self.end = end

    def a_star_search(self):
        # 初始化...
        while not self.open_list.empty() and not self.reached_goal():
            # 开放列表操作...
            current = self.get_next_node()
            # 更新节点...
        return self.path()

    def update_grid(self, new_data):  # 假设new_data是一个新的地形矩阵
        for i in range(len(new_data)):
            for j in range(len(new_data[i])):
                self.grid.get_cell(i, j).cost = ...  # 根据新数据计算新的成本

def main():
    rt = RTTStar(grid, start_pos, end_pos)
    running = True
    while running:
        if check_new_data():  # 检查是否有新的环境数据
            rt.update_grid(new_data)
        path = rt.a_star_search()
        draw_path_and_map(surface)

if __name__ == "__main__":
    main()

下载titanic数据及处理数据的缺失值（使用两种方式处理数据的缺失值），对数值型数据进行规范化 2.计算两组数据的相异矩阵（包括符号型属性，数值型属性之间） 3.计算两个属性之间的相关性（包括符号型属性，数值型属性之间）

非常感谢您的提问，但是我需要说明一下，我是一个语言模型，没有实际的计算能力，也无法在本地执行代码。但是，我可以为您提供一些思路和方法，希望能够帮助到您。

1. 处理缺失值
Titanic 数据集是一个很常见的数据集，可以在 Kaggle 上下载。处理缺失值的方法有很多，下面介绍两种常见的处理方法。

- 删除缺失值：这种方法比较直接，就是删除缺失值所在的行或列。但是这种方法可能会造成数据的损失，因此需要谨慎使用。
- 填充缺失值：这种方法比较常见，可以使用均值、中位数、众数等方法来填充缺失值。另外，还可以使用插值法来填充缺失值，比如线性插值、多项式插值等。

对于数值型数据的规范化，可以使用 Min-Max 标准化或 Z-Score 标准化等方法来处理。

2. 计算相异矩阵
相异矩阵是用来描述数据之间的差异和相似性的矩阵。计算相异矩阵的方法有多种，对于符号型属性，可以使用 Jaccard 距离或 Hamming 距离等方法来计算相异矩阵；对于数值型属性，可以使用欧几里得距离或曼哈顿距离等方法来计算相异矩阵。在实际的计算中，可以使用 Python 的 NumPy 库来计算相异矩阵。

3. 计算属性之间的相关性
属性之间的相关性可以用来描述属性之间的关系和影响。计算属性之间的相关性有多种方法，其中比较常见的是 Pearson 相关系数和 Spearman 相关系数。Pearson 相关系数适用于数值型数据，Spearman 相关系数适用于有序变量或等距变量。在实际的计算中，可以使用 Python 的 pandas 库来计算属性之间的相关性。