पायथन में मिन्कोव्स्की दूरी

मिन्कोव्स्की दूरी एक मीट्रिक है और एक मानद वेक्टर स्पेस में, परिणाम मिन्कोव्स्की असमानता है। मिन्कोव्स्की दूरी का उपयोग वेक्टर की दूरी समानता के लिए किया जाता है।

scipy.spatial.distance.minkowski

>>> from scipy.spatial import distance
>>> distance.minkowski([1, 0, 0], [0, 1, 0], 1)
2.0
>>> distance.minkowski([1, 0, 0], [0, 1, 0], 2)
1.4142135623730951
>>> distance.minkowski([1, 0, 0], [0, 1, 0], 3)
1.2599210498948732
>>> distance.minkowski([1, 1, 0], [0, 1, 0], 1)
1.0
>>> distance.minkowski([1, 1, 0], [0, 1, 0], 2)
1.0
>>> distance.minkowski([1, 1, 0], [0, 1, 0], 3)
1.0

उदाहरण कोड

from math import *
from decimal import Decimal
def my_p_root(value, root):
    my_root_value = 1 / float(root)
    return round(Decimal(value) ** Decimal(my_root_value), 3)
def my_minkowski_distance(x, y, p_value):
    return (my_p_root(sum(pow(abs(a-b), p_value) for a, b in zip(x, y)), p_value))
# ड्राइवर कोड
vector1 = [0, 2, 3, 4]
vector2 = [2, 4, 3, 7]
my_position = 5
print("The Distance is::", my_minkowski_distance(vector1, vector2, my_position))

आउटपुट

The Distance is:: 3.144