manhattan_distances

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

Вычислить расстояния L1 между векторами в X и Y.

Подробнее в Руководство пользователя.

Параметры:

X{array-like, sparse matrix} формы (n_samples_X, n_features)

Массив, где каждая строка — это образец, а каждый столбец — признак.

Y{array-like, sparse matrix} формы (n_samples_Y, n_features), по умолчанию=None

Массив, где каждая строка — это образец, а каждый столбец — признак. Если None, метод использует Y=X.

Возвращает:

расстоянияndarray формы (n_samples_X, n_samples_Y)

Попарные расстояния L1.

Примечания

Когда X и/или Y являются разреженными матрицами CSR и они еще не в каноническом формате, эта функция изменяет их на месте, чтобы сделать их каноническими.

Примеры

>>> 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.]])