如何计算6个元素的两个向量之间的距离？

计算两个向量之间的距离通常使用欧氏距离（Euclidean distance）或曼哈顿距离（Manhattan distance）。

欧氏距离：欧氏距离是最常用的距离度量方法，它基于向量的几何空间距离。对于两个n维向量a和b，欧氏距离的计算公式为：
曼哈顿距离：曼哈顿距离是在城市街区中两点之间的距离，也称为L1距离或城市街区距离。对于两个n维向量a和b，曼哈顿距离的计算公式为：

在计算两个向量之间的距离时，可以使用编程语言来实现。以下是一个使用Python语言计算欧氏距离和曼哈顿距离的示例代码：

import math

def euclidean_distance(a, b):
    distance = 0
    for i in range(len(a)):
        distance += (a[i] - b[i]) ** 2
    return math.sqrt(distance)

def manhattan_distance(a, b):
    distance = 0
    for i in range(len(a)):
        distance += abs(a[i] - b[i])
    return distance

# 示例向量
vector_a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
vector_b = [4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 计算欧氏距离
euclidean_dist = euclidean_distance(vector_a, vector_b)
print("欧氏距离:", euclidean_dist)

# 计算曼哈顿距离
manhattan_dist = manhattan_distance(vector_a, vector_b)
print("曼哈顿距离:", manhattan_dist)

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