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。

相关问题

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

好的，以下是街区距离计算函数：

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

这个函数的输入是两个向量 x 和 y，输出是它们之间的街区距离。具体来说，对于每个维度上的差值取绝对值，然后将所有维度上的绝对值之和作为距离。这个距离度量方式也叫曼哈顿距离。