paired_manhattan_distances

sklearn.metrics.pairwise.paired_manhattan_distances(X, Y)

计算 X 和 Y 之间的成对 L1 距离。

距离在 (X[0], Y[0]), (X[1], Y[1]), …, (X[n_samples], Y[n_samples]) 之间计算。

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参数:

X{array-like, 稀疏矩阵}，形状为 (n_samples, n_features)

一个类数组，其中每行是一个样本，每列是一个特征。

Y{array-like, 稀疏矩阵}，形状为 (n_samples, n_features)

一个类数组，其中每行是一个样本，每列是一个特征。

返回:

distancesndarray，形状为 (n_samples,)

X 的行向量与 Y 的行向量之间的 L1 成对距离。

示例

>>> 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.])