Khoảng cách Manhattan, còn được gọi là khoảng cách Khối thành phố, được tính bằng tổng các chênh lệch tuyệt đối giữa hai vectơ. Nó chủ yếu được sử dụng cho các vectơ mô tả các đối tượng trên một lưới thống nhất, chẳng hạn như khối thành phố hoặc bàn cờ. Dưới đây là công thức tổng quát để tính khoảng cách Manhattan trong không gian n chiều −
$$\mathrm{D =\sum_{i=1}^{n}. r_i-s_i. }$$
Nơi đây,
si và ri là các điểm dữ liệu
n biểu thị không gian n
SciPy cung cấp cho chúng ta một hàm có tên cityblock trả về Khoảng cách Manhattan giữa hai điểm. Hãy xem cách chúng ta có thể tính khoảng cách Manhattan giữa hai điểm bằng thư viện SciPy−
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]7_______037
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]23
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]76
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]25
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]78
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]27
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]80
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]25
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]82
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]62
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]84
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]25
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]86
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]67
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]39
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]92
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]00
________ 091 ________ 001 ________ 70 ________ 094
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]6
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]7
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]0
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]98
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]99
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]200
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]201______7202
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]203
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]67
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]7
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]08
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]92
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]92
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]209
Python3
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]8
C#
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]210
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]9
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]212
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]46
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]47
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]6
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]7
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]6
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]01
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]0
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]4
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]0
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]1
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]0
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]3
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]0
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]5
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]6
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]7
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]8
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]7
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]0
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]232
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]7____723
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]7
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]0
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]26
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]7____728
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]7
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]60
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]7
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]62
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]244
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]7
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]6
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]64
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]248
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]66
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]39
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]64
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]69____767
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]7____692
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]7____694
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]7
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]0
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]97
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]7
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]99
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]7
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]0
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]062
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]7____1064
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]7
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]0
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]067
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]7
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]0
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]20
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]7_______7248
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]23
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]76
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]25
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]78
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]27
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]80
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]25
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]82
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]62
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]84
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]25
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]86
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]67
[0, 0], [3, 0] and [1, 3]39
Công thức của khoảng cách Manhattan là gì?
Khoảng cách Manhattan được xác định bởi [6. 2] Dm[x,y]=∑i=1D. xi−yi. , là chuẩn L1 của nó.
Python tính toán khoảng cách Minkowski như thế nào?
Tính toán khoảng cách Minkowski giữa hai mảng 1-D. ‖ u − v ‖ p = [ ∑. u i − v i. p ] 1 / p. [ ∑ w i [. [ u i − v i ]. p ] ] 1 / p .