{"id":1657,"date":"2023-07-25T12:06:20","date_gmt":"2023-07-25T12:06:20","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/python-remoto-di-manhattan\/"},"modified":"2023-07-25T12:06:20","modified_gmt":"2023-07-25T12:06:20","slug":"python-remoto-di-manhattan","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/python-remoto-di-manhattan\/","title":{"rendered":"Come calcolare la distanza di manhattan in python (con esempi)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">La <strong>distanza Manhattan<\/strong> tra due vettori, <em>A<\/em> e <em>B<\/em> , si calcola come segue:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u03a3| <sub>Ai<\/sub> \u2013 <sub>Bi<\/sub> |<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">dove <em>i<\/em> \u00e8 l&#8217;i- <sup>esimo<\/sup> elemento di ciascun vettore.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questa distanza viene utilizzata per misurare la dissomiglianza tra due vettori ed \u00e8 comunemente utilizzata in molti algoritmi di apprendimento automatico .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial mostra due modi per calcolare la distanza di Manhattan tra due vettori in Python.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Metodo 1: scrivere una funzione personalizzata<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come creare una funzione personalizzata per calcolare la distanza di Manhattan tra due vettori in Python:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">from<\/span> math <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> sqrt\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create function to calculate Manhattan distance<\/span> \n<span style=\"color: #008000;\">def<\/span> manhattan(a, b):\n    <span style=\"color: #008000;\">return<\/span> <span style=\"color: #3366ff;\">sum<\/span> ( <span style=\"color: #3366ff;\">abs<\/span> (val1-val2) <span style=\"color: #008000;\">for<\/span> val1, val2 <span style=\"color: #008000;\">in<\/span> <span style=\"color: #3366ff;\">zip<\/span> (a,b))\n \n<span style=\"color: #008080;\">#definevectors\n<\/span>A = [2, 4, 4, 6]\nB = [5, 5, 7, 8]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate Manhattan distance between vectors\n<\/span>manhattan(A,B)\n\n9<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La distanza Manhattan tra questi due vettori risulta essere <strong>9<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo confermare che ci\u00f2 \u00e8 corretto calcolando rapidamente a mano la distanza da Manhattan:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u03a3| <sub>Ai<\/sub> \u2013 <sub>Bi<\/sub> | = |2-5| + |4-5| + |4-7| + |6-8| = 3 + 1 + 3 + 2 = <strong>9<\/strong> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Metodo 2: utilizzare la funzione cityblock()<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un altro modo per calcolare la distanza di Manhattan tra due vettori \u00e8 utilizzare la funzione <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.spatial.distance.cityblock.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">cityblock()<\/a> del pacchetto SciPy:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">from<\/span> scipy. <span style=\"color: #3366ff;\">spatial<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">distance<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> cityblock\n\n<span style=\"color: #008080;\">#definevectors\n<\/span>A = [2, 4, 4, 6]\nB = [5, 5, 7, 8]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate Manhattan distance between vectors\n<\/span>cityblock(A, B)\n\n9<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ancora una volta, la distanza Manhattan tra questi due vettori risulta essere <strong>9<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nota che possiamo anche usare questa funzione per trovare la distanza di Manhattan tra due colonne in un DataFrame panda:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">from<\/span> scipy. <span style=\"color: #3366ff;\">spatial<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">distance<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> cityblock\n<span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define DataFrame\n<\/span>df = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">A<\/span> ': [2, 4, 4, 6],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">B<\/span> ': [5, 5, 7, 8],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">C<\/span> ': [9, 12, 12, 13]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate Manhattan distance between columns A and B<\/span>\ncityblock(df. <span style=\"color: #3366ff;\">A<\/span> , df. <span style=\"color: #3366ff;\">B<\/span> )\n\n9<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/pitone-della-distanza-euclidea\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come calcolare la distanza euclidea in Python<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/distanza-di-hamming-di-python\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come calcolare la distanza di Hamming in Python<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/distanza-levenshtein-in-python\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come calcolare la distanza di Levenshtein in Python<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/pitone-remoto-mahalanobis\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come calcolare la distanza di Mahalanobis in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La distanza Manhattan tra due vettori, A e B , si calcola come segue: \u03a3| Ai \u2013 Bi | dove i \u00e8 l&#8217;i- esimo elemento di ciascun vettore. 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