paired_manhattan_distances

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

计算X和Y之间的配对L1距离。

距离计算在 (X[0], Y[0]), (X[1], Y[1]), …, (X[n_samples], Y[n_samples]) 之间进行。

更多信息请参阅 用户指南 。

Parameters:

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

一个数组类对象，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, n_features)

一个数组类对象，其中每一行是一个样本，每一列是一个特征。

Returns:

distancesndarray，形状为 (n_samples,)

X 和 Y 行向量之间的L1配对距离。

Examples

>>> 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.])