scipy.spatial.distance.

cityblock#

scipy.spatial.distance.cityblock(u, v, w=None)[source]#

计算城市街区（曼哈顿）距离。

计算两个一维数组 u 和 v 之间的曼哈顿距离，定义为

\[\sum_i {\left| u_i - v_i \right|}.\]

参数：

u(N,) 类数组: 输入数组。
v(N,) 类数组: 输入数组。
w(N,) 类数组，可选: u 和 v 中每个值的权重。默认为 None，为每个值赋予 1.0 的权重。

返回值：

cityblockdouble: 向量 u 和 v 之间的城市街区（曼哈顿）距离。

示例

>>> from scipy.spatial import distance
>>> distance.cityblock([1, 0, 0], [0, 1, 0])
2
>>> distance.cityblock([1, 0, 0], [0, 2, 0])
3
>>> distance.cityblock([1, 0, 0], [1, 1, 0])
1