欧氏距离(Euclidean Distance)

代码：

import numpy as np
x=np.array([1,1])
y=np.array([4,5])from math import *
def e_disdance(x,y):return sqrt(sum(pow(a-b,2) for a,b in zip(x,y)))print(e_disdance(x,y))

运行结果：

曼哈顿距离(Manhatttan Distance)

代码：

from math import *
def m_distance(x,y):return sum(abs(x-y))print(m_distance(x,y))

运行结果：7

切比雪夫距离

代码：

from math import *
def q_distance(x,y):return abs(x-y).max()print(q_distance(x,y))

运行结果：4

夹角余弦距离（Cosine Distance）

代码：

import numpy as np
from math import *
def cos_distance(x,y):return np.dot(x,y)/(np.linalg.norm(x)*np.linalg.norm(y))
print(cos_distance(x,y))

输出：0.9938837346736188

参考：
《python机器学习实战》科学技术文献出版社

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