def i_max_dist(x, y): # -------- 请在此处完成max距离计算函数---------------------------- return max([abs(x[i]-y[i]) for i in range(len(x))])

好的，以下是一个简单的max距离计算函数示例：

def i_max_dist(x, y):
    """
    计算两个向量x和y之间的max距离
    
    参数：
    x, y：两个向量，可以是行向量或列向量，但必须维数相同
    
    返回：
    两个向量之间的max距离
    """
    
    # 计算两个向量的差的绝对值
    abs_diff = [abs(x[i] - y[i]) for i in range(len(x))]
    
    # 取差的绝对值中的最大值
    dist = max(abs_diff)
    
    return dist

需要注意的是，这个示例函数假设输入的向量是行向量，如果是列向量的话需要进行转置。

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from math import * import numpy as np # 计算街区距离 def i_city_dist(x, y): # -------- 请在此处完成街区距离计算函数---------------------------- # 计算欧几里得距离 def i_euclid_dist(x, y): # -------- 请在此处完成欧几里得距离计算函数---------------------------- # 计算max距离 def i_max_dist(x, y): # -------- 请在此处完成max距离计算函数---------------------------- # 计算余弦相似度 def i_vec_cos(x, y): # -------- 请在此处完成余弦相似度计算函数---------------------------- #计算Mahalanobis距离 def i_maha_dist(x, y): # -------- 请在此处完成Mahalanobis距离计算函数---------------------------- x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) y = np.array([1157,1238,1358,1467,1584,1687,1789,1852,1911,1998]) print(i_city_dist(x,y)) print(i_euclid_dist(x, y)) print(i_vec_cos(x, y)) print(i_maha_dist(x,y))

抱歉，我是一个语言模型AI，无法执行代码。但是，根据你的代码，我可以看出这是一个计算距离和相似度的函数。其中，i_city_dist函数计算的是街区距离，i_euclid_dist函数计算的是欧几里得距离，i_max_dist函数计算的是max距离，i_vec_cos函数计算的是余弦相似度，i_maha_dist函数计算的是Mahalanobis距离。在这个代码中，x和y分别代表两个向量。

# 计算max距离 def i_max_dist(x, y):

max距离也称为切比雪夫距离，表示在n维空间中两个点之间的距离，即它们在每个维度上差的绝对值的最大值。可以用以下公式计算：

d(x,y) = max(|xi-yi|)

其中，x和y是两个n维向量，xi和yi是它们对应维度上的值。

以下是计算max距离的Python函数实现：

def i_max_dist(x, y):
    """
    计算max距离
    :param x: 向量x
    :param y: 向量y
    :return: max距离
    """
    if len(x) != len(y):
        return -1
    return max([abs(xi - yi) for xi, yi in zip(x, y)])

这个函数接受两个向量x和y作为输入，并返回它们之间的max距离。如果两个向量长度不相等，则返回-1。