为什么城市街区（曼哈顿距离）值在空间距离.pdist和sklearn.metric.pairwise\u距离

Question

为了解决一个问题，我需要所有向量之间的曼哈顿距离。我试过sklearn.metrics.pairwise_distances，但是大小太大了，所以为了减少内存占用，我使用scipy.spatial.distance.pdist来获得距离的压缩1D矩阵。你知道吗

我用了以下公式：

index = diagonalShape*(diagonalShape-1)/2 - (diagonalShape-i)*(diagonalShape-i-1)/2 + j - i - 1

计算1D矩阵的索引，得到ij的距离值。你知道吗

我观察到，对于许多条目，距离的形式不同于scipy和sklearn。当两个图书馆计算城市街区距离的公式相同时，为什么会出现这种情况？你知道吗