def i_maha_dist(x, y): # -------- 请在此处完成Mahalanobis距离计算函数

好的，下面是Mahalanobis距离计算函数的代码：

import numpy as np

def i_maha_dist(x, y):
    """
    计算两个向量之间的Mahalanobis距离
    :param x: numpy array，向量1
    :param y: numpy array，向量2
    :return: Mahalanobis距离
    """
    cov = np.cov(x, y, rowvar=False)  # 计算协方差矩阵
    inv_cov = np.linalg.inv(cov)  # 计算协方差矩阵的逆矩阵
    diff = x - y
    return np.sqrt(diff.dot(inv_cov).dot(diff.T))

其中，计算协方差矩阵使用了NumPy库中的`np.cov()`函数，计算矩阵的逆矩阵使用了NumPy库中的`np.linalg.inv()`函数。

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def i_maha_dist(x, y): # -------- 请在此处完成Mahalanobis距离计算函数--------

好的，以下是一个简单的Mahalanobis距离计算函数示例（假设协方差矩阵为单位矩阵）：

import numpy as np

def i_maha_dist(x, y):
    """
    计算两个向量x和y之间的标准化马氏距离
    
    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：
    两个向量之间的标准化马氏距离
    """
    
    # 计算两个向量的差
    diff = x - y
    
    # 计算两个向量的方差
    var_x = np.var(x)
    var_y = np.var(y)
    
    # 计算标准化马氏距离
    dist = np.sqrt(np.dot(np.dot(diff.T, np.eye(len(x)) / np.sqrt(var_x * var_y)), 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。此外，需要保证输入的两个向量的方差都不为0，否则可能会导致计算错误。

def i_maha_dist(x, y): # -------- 请在此处完成Mahalanobis距离计算函数----------------------------

Mahalanobis距离的计算公式为：

$d_{M}(x,y) = \sqrt{(x-y)^{T} S^{-1} (x-y)}$

其中，$x$和$y$是两个向量，$S$是协方差矩阵。

下面是Python实现的Mahalanobis距离计算函数：

import numpy as np

def i_maha_dist(x, y, cov):
    """
    计算Mahalanobis距离
    :param x: 向量x
    :param y: 向量y
    :param cov: 协方差矩阵
    :return: Mahalanobis距离
    """
    inv_cov = np.linalg.inv(cov)
    diff = x - y
    dist = np.sqrt(np.dot(np.dot(diff.T, inv_cov), diff))
    return dist

其中，参数`x`和`y`是待计算距离的两个向量，`cov`是协方差矩阵。函数中，首先计算协方差矩阵的逆矩阵`inv_cov`，然后计算向量之差`diff`，最后根据Mahalanobis距离公式计算距离`dist`。