paired_manhattan_distances

sklearn.metrics.pairwise.paired_manhattan_distances(X, Y)

计算X和Y之间的成对L1距离。

Distances are calculated between (X[0], Y[0]), (X[1], Y[1]), ..., (X[n_samples], Y[n_samples]).

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参数:

X形状（n_samples，n_features）的{类数组，稀疏矩阵}

类似于数组的，其中每一行都是一个样本，每一列都是一个特征。

Y形状（n_samples，n_features）的{类数组，稀疏矩阵}

类似于数组的，其中每一行都是一个样本，每一列都是一个特征。

返回:

distances形状的nd数组（n_samples，）

L1行载体之间的成对距离 X 以及的行载体 Y .

示例

>>> from sklearn.metrics.pairwise import paired_manhattan_distances
>>> import numpy as np
>>> X = np.array([[1, 1, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]])
>>> Y = np.array([[0, 1, 0], [0, 0, 1], [0, 0, 0]])
>>> paired_manhattan_distances(X, Y)
array([1., 2., 1.])