如何在没有库的情况下在Python中找到两个向量之间的L1范数/曼哈顿距离

在没有库的情况下，在Python中找到两个向量之间的L1范数/曼哈顿距离，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保你已经有了两个向量，可以用列表或数组表示。假设向量A和向量B分别为[a1, a2, ..., an]和[b1, b2, ..., bn]。
2. 创建一个变量sum_diff，用于存储向量元素差的累加和，初始值为0。
3. 使用循环遍历向量A和向量B的元素，计算它们的差的绝对值，并将结果累加到sum_diff中。可以使用abs()函数来计算绝对值。
4. 循环结束后，sum_diff的值即为两个向量之间的L1范数/曼哈顿距离。

下面是一个示例代码：

def l1_norm(vector_a, vector_b):
    sum_diff = 0
    for i in range(len(vector_a)):
        diff = abs(vector_a[i] - vector_b[i])
        sum_diff += diff
    return sum_diff

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

# 计算L1范数/曼哈顿距离
l1_distance = l1_norm(vector_a, vector_b)
print("L1范数/曼哈顿距离:", l1_distance)

这段代码将输出两个向量之间的L1范数/曼哈顿距离。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行优化和扩展。

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