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

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计算两个样本之间的曼哈顿距离python实现

假设两个样本分别为 x 和 y，它们的曼哈顿距离（Manhattan Distance）可以通过以下代码计算：

def manhattan_distance(x, y):
    return sum(abs(a-b) for a, b in zip(x, y))

其中，zip() 函数将 x 和 y 中对应位置的元素打包成元组，abs() 函数计算绝对值，sum() 函数计算所有元素的和。

python 计算曼哈顿距离

曼哈顿距离又称为城市街区距离，可以用以下公式计算：

$d(x,y) = \sum_{i=1}^{n}|x_i - y_i|$

其中 $x$ 和 $y$ 是两个向量，$n$ 是向量的维数。

在 Python 中，可以通过以下代码实现曼哈顿距离的计算：

def manhattan_distance(x, y):
    return sum(abs(a - b) for a, b in zip(x, y))

其中，`x` 和 `y` 是两个向量，可以是列表、元组或者 NumPy 数组等类型。`zip` 函数将两个向量的元素一一对应组成 tuple，然后使用 `sum` 函数计算每个维度上的距离之和。