jupyter notebook 实现切比雪夫距离

首先，我们需要定义切比雪夫距离的公式：

$$D_{max}(x,y) = \max_{i=1}^n |x_i - y_i|$$

其中，$x$ 和 $y$ 是两个 n 维向量，$|x_i - y_i|$ 表示这两个向量在第 i 维上的差值的绝对值，$\max_{i=1}^n$ 表示取各个维度上差值的最大值。

下面是实现切比雪夫距离的代码：

import numpy as np

def chebyshev_distance(x, y):
    return np.max(np.abs(x - y))

其中，np.abs() 表示取绝对值，np.max() 表示取最大值，x 和 y 可以是 numpy 数组或列表。

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jupyter notebook 实现闵式距离

闵式距离是一种常见的距离计算方法，它可以根据不同的参数值，计算出不同的距离公式，包括欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。在 Jupyter Notebook 中，可以通过以下代码实现闵式距离的计算：

import numpy as np

def minkowski_distance(x, y, p=2):
    # 计算闵式距离
    return np.sum(np.abs(x - y) ** p) ** (1/p)

# 示例
x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])
print(minkowski_distance(x, y, p=2))  # 欧几里得距离
print(minkowski_distance(x, y, p=1))  # 曼哈顿距离
print(minkowski_distance(x, y, p=np.inf))  # 切比雪夫距离

上述代码中，`minkowski_distance` 函数接收两个向量 `x` 和 `y`，以及一个参数 `p`，用于指定闵式距离的计算方式。默认情况下，`p` 取值为 2，即计算欧几里得距离。如果将 `p` 设置为 1，则计算曼哈顿距离；如果将 `p` 设置为无穷大，则计算切比雪夫距离。

切比雪夫距离jupyter

切比雪夫距离是一种计算两个向量间距离的方法，它类似于国际象棋中国王走一步能移动到相邻8个格子中的任意一格，因此从点P1(x11,x12,…,x1n)到点P2(x21,x22,…,x2n)的切比雪夫距离为max(|x2-x1|,|y2-y1|)。而Jupyter Notebook是一种基于Web的交互式计算环境，可以用于编写和运行代码、制作演示文稿等。在Jupyter Notebook中，可以使用Python等多种编程语言进行编写和运行代码，同时还可以将代码、文本、图像等内容整合在一起，方便用户进行交互式学习和数据分析。