manhattan_distances#

sklearn.metrics.pairwise.manhattan_distances(X, Y=None)[原始碼]#

計算 X 和 Y 中向量之間的 L1 距離。

請參閱使用者指南以了解更多資訊。

參數:

X{類陣列, 稀疏矩陣}，形狀為 (n_samples_X, n_features): 一個陣列，其中每一列都是一個樣本，每一欄都是一個特徵。
Y{類陣列, 稀疏矩陣}，形狀為 (n_samples_Y, n_features)，預設值=None: 一個陣列，其中每一列都是一個樣本，每一欄都是一個特徵。如果為 None，則方法會使用 Y=X。

返回:

distancesndarray，形狀為 (n_samples_X, n_samples_Y): 成對 L1 距離。

注意

當 X 和/或 Y 是 CSR 稀疏矩陣，且它們尚未採用正規格式時，此函數會就地修改它們，使其成為正規格式。

範例

>>> 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.]])