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source_url: https://docs.dolphindb.cn/zh/funcs/m/minkowski.html
fetched_at: 2026-05-19T09:31:56Z
category: funcs
title: minkowski
sha1: 0301e6a87d63ae50c07986e1c59dd5d340f05dbf
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# minkowski

首发版本：3.00.5，3.00.4.3

## 语法

```dolphindb
minkowski(X, Y, p, [weights])
```

## 详情

计算两个数值向量（X 和 Y）之间的闵可夫斯基距离，公式定义如下：

![](../../images/minkowski.png)

## 参数

**X** 数值向量。

**Y** 数值向量。

**p** 数值标量，取值范围为 (0, +∞)，NULL 代表+∞。 *p* 的特殊取值如下：

- *p*=1 时表示求曼哈顿距离。
- *p*=2 时表示求欧式距离。

**weights** 可选参数，非负数值向量，用于指定 *X* 和 *Y* 中各元素的权重。其元素的默认值为 1。

注：

*X*、*Y*、*weights* 三者的长度必须相等。

## 返回值

DOUBLE 类型标量。

## 例子

假设有两个向量：

```dolphindb
X=[1,2]
Y=[4,6]
```

- p=1，计算曼哈顿距离：

  ```dolphindb
  minkowski(X,Y,p)
  // 输出：7
  ```
- p=2，计算欧式距离：

  ```dolphindb
  minkowski(X,Y,p)
  // 输出：5
  ```

**相关函数**

[seuclidean](../s/seuclidean.html)、[mahalanobis](mahalanobis.html)
