闵可夫斯基距离python

闵可夫斯基距离是一个通用的距离计算方法，它包含了曼哈顿距离和欧几里得距离等常用距离计算方法。在Python中，可以使用SciPy库中的spatial.distance中的minkowski函数来计算闵可夫斯基距离。下面是一个例子：

from scipy.spatial.distance import minkowski

# 两个向量
x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]

# 计算曼哈顿距离（p=1）
manhattan_distance = minkowski(x, y, p=1)
print('曼哈顿距离:', manhattan_distance)

# 计算欧几里得距离（p=2）
euclidean_distance = minkowski(x, y, p=2)
print('欧几里得距离:', euclidean_distance)

# 计算闵可夫斯基距离（p=3）
minkowski_distance = minkowski(x, y, p=3)
print('闵可夫斯基距离:', minkowski_distance)

输出结果为：

曼哈顿距离: 9.0
欧几里得距离: 5.19615242271
闵可夫斯基距离: 4.32674871092

相关问题

用python求闵可夫斯基距离

可以使用SciPy库中的distance函数来计算闵可夫斯基距离，如下所示：

from scipy.spatial.distance import minkowski

# 定义两个向量
x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]

# 计算闵可夫斯基距离
distance = minkowski(x, y, p=2)

print(distance)

上述代码中，定义了两个向量x和y，然后使用minkowski函数计算它们之间的闵可夫斯基距离，并将结果输出。在函数中，参数p代表的是p阶距离，当p=1时即为曼哈顿距离，当p=2时即为欧几里得距离。

用python编写程序求闵可夫斯基距离

好的，下面是用 Python 编写程序求闵可夫斯基距离的示例代码：

from math import pow
from typing import List

def minkowski_distance(x: List[float], y: List[float], p: float) -> float:
    """
    计算闵可夫斯基距离
    :param x: 第一个向量
    :param y: 第二个向量
    :param p: 指定的参数p
    :return: 闵可夫斯基距离
    """
    assert len(x) == len(y), "向量长度不相等"
    assert p >= 1, "p的值必须大于等于1"
    return pow(sum(pow(abs(x[i] - y[i]), p) for i in range(len(x))), 1/p)

使用示例：

x = [1, 2, 3]
y = [4, 5, 6]
p = 2

dist = minkowski_distance(x, y, p)
print(f"The Minkowski distance between x and y is: {dist}")

输出结果：

The Minkowski distance between x and y is: 5.196152422706632

注意，以上代码只是一个示例代码，可能需要根据实际需求进行一定的修改。