随机选择/下载一个数据集，或生成一些数据 1.绘制盒装图、柱状图、散点图、折线图等 2.编写常用距离和相似度计算程序 闵可夫斯基距离 曼哈顿距离 欧式距离 切比雪夫距离 余弦相似度 Jaccard 相似度 汉明距离

随机选择或下载数据集通常可以在很多在线资源上完成，例如Kaggle、UCI Machine Learning Repository或者是GitHub上的各种数据仓库。在Python中，你可以使用pandas库加载CSV文件，比如`pd.read_csv('data.csv')`。

绘制图表方面，Python的matplotlib库可以绘制各种图形，如`plt.boxplot(data)`, `plt.bar(x, heights)`等。Scikit-learn库中的`pairwise_distances()`函数能帮助计算多种距离，如：

from sklearn.metrics.pairwise import euclidean_distances, manhattan_distances, chebyshev_distance
import numpy as np

# 示例数据
data = np.random.rand(10, 2)

# 欧式距离
euclid_dist = euclidean_distances(data)
# 曼哈顿距离
manhat_dist = manhattan_distances(data)
# 切比雪夫距离
cheby_dist = chebyshev_distance(data)

for dist_name in ['euclidean', 'manhattan', 'chebyshev']:
    print(f"{dist_name} distance matrix:\n{getattr(distances, dist_name)(data)}")

计算相似度，例如余弦相似度，可以使用TfidfVectorizer或CountVectorizer配合scipy的cosine_similarity：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from scipy.spatial.distance import cosine

vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus)
similarity_scores = 1 - cosine(tfidf_matrix[0], tfidf_matrix[1])

对于Jaccard相似度和汉明距离，它们一般用于集合和序列的比较，可以使用`sklearn.feature_extraction.text`中的`jaccard_score()`和`hamming_loss()`函数：

from sklearn.metrics.cluster import jaccard_score, adjusted_rand_score

def calculate_jaccard(a, b):
return jaccard_score([a], [b])

# 使用类似方法计算其他相似度和损失