manhattan_distances

sklearn.metrics.pairwise.manhattan_distances(X, Y=None)

计算X和Y中的载体之间的L1距离。

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参数:

X形状（n_samples_X，n_features）的{类数组，稀疏矩阵}

一个数组，其中每一行都是样本，每一列都是特征。

Y{array-like, sparse matrix} of shape (n_samples_Y, n_features), default=None

一个数组，其中每一行都是样本，每一列都是特征。如果 None ，方法使用 Y=X .

返回:

distances形状的nd数组（n_samples_X，n_samples_Y）

成对L1距离。

注意到

当X和/或Y是CSR稀疏矩阵并且它们还不是规范格式时，此函数会就地修改它们以使它们规范。

示例

>>> from sklearn.metrics.pairwise import manhattan_distances
>>> manhattan_distances([[3]], [[3]])
array([[0.]])
>>> manhattan_distances([[3]], [[2]])
array([[1.]])
>>> manhattan_distances([[2]], [[3]])
array([[1.]])
>>> manhattan_distances([[1, 2], [3, 4]],         [[1, 2], [0, 3]])
array([[0., 2.],
       [4., 4.]])