Calcularea distanței Manhattan manual
Deși distanța euclidiană este foarte populară, nu se scalează eficient dincolo de două sau trei dimensiuni. În astfel de cazuri, poți folosi distanța Manhattan ca alternativă. Aceasta are avantajul de a funcționa excepțional de bine cu seturi de date care conțin multe caracteristici categoriale.
Exersează calcularea ei manual cu NumPy, care a fost importat sub aliasul standard np.
Acest exercițiu face parte din cursul
Detecția anomaliilor în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Găsește diferențele absolute dintre elementele lui
MșiN. - Calculează suma diferențelor pentru a obține distanța Manhattan finală.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
M = np.array([14, 17, 18, 20, 14, 12, 19, 13, 17, 20])
N = np.array([63, 74, 76, 72, 64, 75, 75, 61, 50, 53])
# Subtract M from N and find the absolute value
abs_diffs = ____
# Calculate the final manhattan distance
manhattan_dist_MN = ____
print(manhattan_dist_MN)