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法律研究使用 SciPy 計算曼哈頓距離
曼哈頓距離，也稱為城市街區距離，計算為兩個向量間絕對差值的總和。它通常用於描述均勻網格上物件的向量，例如城市街區或棋盤格。以下是 n 元空間中計算曼哈頓距離的通用公式 −
$$\mathrm{D =\sum_{i=1}^{n}|r_i-s_i|}$$
其中：
si 和 ri 為資料點。
n 表示 n 元空間。
SciPy 為我們提供了一個名為cityblock 的函式，用於返回兩點間的曼哈頓距離。讓我們看看如何使用 SciPy 庫計算兩點間的曼哈頓距離−
示例
# Importing the SciPy library
from scipy.spatial import distance
# Defining the points
A = (1, 2, 3, 4, 5, 6)
B = (7, 8, 9, 10, 11, 12)
A, B
# Computing the Manhattan distance
manhattan_distance = distance.cityblock(A, B)
print('Manhattan Distance b/w', A, 'and', B, 'is: ', manhattan_distance)輸出
Manhattan Distance b/w (1, 2, 3, 4, 5, 6) and (7, 8, 9, 10, 11, 12) is: 36
更新於： 14-12-2021
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