manhattan_distances

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

Berechne die L1-Distanzen zwischen den Vektoren in X und Y.

Lesen Sie mehr im Benutzerhandbuch.

Parameter:

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

Eine Matrix, bei der jede Zeile eine Stichprobe und jede Spalte ein Merkmal darstellt.

Y{array-like, sparse matrix} der Form (n_samples_Y, n_features), Standard=None

Ein Array, bei dem jede Zeile eine Stichprobe und jede Spalte ein Merkmal ist. Wenn None, verwendet die Methode Y=X.

Gibt zurück:

distancesndarray der Form (n_samples_X, n_samples_Y)

Paarweise L1-Abstände.

Anmerkungen

Wenn X und/oder Y CSR-Sparse-Matrizen sind und nicht bereits im kanonischen Format vorliegen, modifiziert diese Funktion sie direkt, um sie kanonisch zu machen.

Beispiele

>>> 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.]])