《Python人脸识别：从入门到工程实践》 ——2.3.2 曼哈顿距离
【摘要】 本节书摘来自华章计算机《Python人脸识别：从入门到工程实践》 —— 书中第2章，第2.3.2节，作者是王天庆 。
2.3.2 曼哈顿距离
曼哈顿距离最初指的是区块建设的城市（如曼哈顿）中，两个路口间的最短行车距离，因此也被称为城市街区距离。对于两个n维空间点a=（x1,x2,…,xn）和b=（y1,y2,…,yn），它们之间的曼哈顿距离定义如下：
曼哈顿距离公式还是比较容易理解的，例如a=［1,2,3］,b=［2,3,4］，那么两个向量之间的曼哈顿距离可以表示如下：
也就是说，求解曼哈顿距离的过程就是求两条向量中每个对应位置的元素之差的绝对值，然后将其求和的过程。
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