python曼哈顿距离计算公式代码

曼哈顿距离是指在规则的坐标系中，两点在各个坐标轴上的距离差的绝对值的和。计算公式为：$d(x,y) = \sum_{i=1}^{n}|x_i - y_i|$。在Python中，可以使用以下代码实现曼哈顿距离的计算：

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

其中，x和y分别表示两个点的坐标，可以是列表或元组等可迭代对象。

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曼哈顿距离计算公式代码

曼哈顿距离是指在一个网格中，从一个点到另一个点沿着网格线走的距离之和。计算公式如下：

d(x, y) = |x1 - y1| + |x2 - y2| + ... + |xn - yn|

其中，x和y是n维空间中的两个点，x1, x2, ..., xn和y1, y2, ..., yn分别是它们的各个维度的坐标。

以下是Python代码实现：

def manhattan_distance(x, y):
    """
    计算曼哈顿距离
    :param x: 第一个点，类型为元组
    :param y: 第二个点，类型为元组
    :return: 两点之间的曼哈顿距离
    """
    return sum(abs(a - b) for a, b in zip(x, y))

python 计算曼哈顿距离

曼哈顿距离又称为城市街区距离，可以用以下公式计算：

$d(x,y) = \sum_{i=1}^{n}|x_i - y_i|$

其中 $x$ 和 $y$ 是两个向量，$n$ 是向量的维数。

在 Python 中，可以通过以下代码实现曼哈顿距离的计算：

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

其中，`x` 和 `y` 是两个向量，可以是列表、元组或者 NumPy 数组等类型。`zip` 函数将两个向量的元素一一对应组成 tuple，然后使用 `sum` 函数计算每个维度上的距离之和。