manhattan_distances

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

计算X和Y中向量之间的L1距离。

更多信息请参阅 用户指南 。

Parameters:

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

一个数组，其中每一行是一个样本，每一列是一个特征。

Y{array-like, sparse matrix}，形状为 (n_samples_Y, n_features)，默认=None

一个数组，其中每一行是一个样本，每一列是一个特征。 如果为 None ，方法使用 Y=X 。

Returns:

distancesndarray，形状为 (n_samples_X, n_samples_Y)

成对的L1距离。

Notes

当X和/或Y是CSR稀疏矩阵且它们尚未处于规范格式时，此函数会就地修改它们以使其成为规范格式。

Examples

>>> 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.]])