jupyter notebook实现曼哈顿距离
时间: 2023-08-31 08:10:26 浏览: 95
首先,我们需要定义曼哈顿距离的公式:
曼哈顿距离 = |x1 - x2| + |y1 - y2|
其中,x1、y1是第一个点的坐标,x2、y2是第二个点的坐标。曼哈顿距离表示两个点在平面直角坐标系上的距离。
接下来,我们可以使用jupyter notebook来实现曼哈顿距离的计算。代码如下:
```python
# 定义曼哈顿距离函数
def manhattan_distance(x1, y1, x2, y2):
return abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2)
# 计算两个点的曼哈顿距离
x1, y1 = 1, 2
x2, y2 = 3, 4
distance = manhattan_distance(x1, y1, x2, y2)
# 输出结果
print("曼哈顿距离:", distance)
```
上述代码定义了一个manhattan_distance函数,用于计算两个点的曼哈顿距离。然后,我们通过传入四个参数来调用这个函数,计算出两个点的曼哈顿距离,并输出结果。
输出结果为:
```
曼哈顿距离: 4
```
这说明,点(1,2)和点(3,4)之间的曼哈顿距离为4。
相关问题
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:
```python
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。
jupyter notebook实现画图
Jupyter Notebook是一个开源的交互式笔记本,可以在浏览器中创建和共享文档,支持多种编程语言。它提供了一个方便的环境来编写和运行代码,并且可以实现画图功能。
要在Jupyter Notebook中实现画图,你可以使用一些常用的Python绘图库,如Matplotlib、Seaborn和Plotly等。这些库提供了各种绘图函数和方法,可以满足不同的绘图需求。
下面是使用Matplotlib库在Jupyter Notebook中实现画图的步骤:
1. 安装Matplotlib库:在Jupyter Notebook中,你需要先安装Matplotlib库。可以使用以下命令在终端或命令提示符中安装:
```
pip install matplotlib
```
2. 导入Matplotlib库:在Jupyter Notebook中,你需要导入Matplotlib库才能使用其中的函数和方法。可以使用以下代码导入Matplotlib库:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
```
3. 创建图形对象:在开始绘图之前,你需要创建一个图形对象。可以使用以下代码创建一个图形对象:
```python
fig, ax = plt.subplots()
```
4. 绘制图形:使用图形对象的方法来绘制不同类型的图形,如折线图、散点图、柱状图等。例如,使用`plot`方法来绘制折线图:
```python
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
ax.plot(x, y)
```
5. 显示图形:在绘制完成后,使用`show`方法来显示图形:
```python
plt.show()
```
这样,你就可以在Jupyter Notebook中实现画图了。