paired_manhattan_distances#

sklearn.metrics.pairwise.paired_manhattan_distances(X, Y)[Quelle]#

Berechne die paarweisen L1-Distanzen zwischen X und Y.

Distanzen werden zwischen (X[0], Y[0]), (X[1], Y[1]), …, (X[n_samples], Y[n_samples]) berechnet.

Lesen Sie mehr im Benutzerhandbuch.

Parameter:
X{array-like, sparse matrix} der Form (n_samples, n_features)

Ein array-ähnliches Objekt, bei dem jede Zeile eine Stichprobe und jede Spalte ein Merkmal ist.

Y{array-like, sparse matrix} der Form (n_samples, n_features)

Ein array-ähnliches Objekt, bei dem jede Zeile eine Stichprobe und jede Spalte ein Merkmal ist.

Gibt zurück:
distancesndarray der Form (n_samples,)

L1-gepaarte Distanzen zwischen den Zeilenvektoren von X und den Zeilenvektoren von Y.

Beispiele

>>> 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.])