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python scipy.spatial.distance 距離計算函數(shù) ?

 更新時間:2022年03月04日 16:14:50   作者:是夢吧,是你吧!  
本文主要介紹了python scipy.spatial.distance 距離計算函數(shù),文中通過示例代碼介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下

1 scipy.spatial

from scipy import spatial

在scipy.spatial中最重要的模塊應(yīng)該就是距離計算模塊distance了。

2 scipy.spatial.distance.cdist

2.1 語法

scipy.spatial.distance.cdist(XA, XB, metric='euclidean', 
                             p=None, V=None, VI=None, w=None)

該函數(shù)用于計算兩個輸入集合的距離,通過metric參數(shù)指定計算距離的不同方式得到不同的距離度量值。

2.2 metric的取值

braycurtis
 canberra
 chebyshev:切比雪夫距離
 cityblock
 correlation:相關(guān)系數(shù)
 cosine:余弦夾角
 dice
 euclidean:歐式距離
 hamming:漢明距離
 jaccard:杰卡德相似系數(shù)
 kulsinski
 mahalanobis:馬氏距離
 matching
 minkowski:閔可夫斯基距離
 rogerstanimoto
 russellrao
 seuclidean:標準化歐式距離
 sokalmichener
 sokalsneath
 sqeuclidean
 wminkowski
 yule

2.3 常用歐氏距離計算 

from scipy.spatial.distance import cdist
import numpy as np
x1 =np.array([(1,3),(2,4),(5,6)])
x2 =[(3,7),(4,8),(6,9)]
cdist(x1,x2,metric='euclidean')
 
#=================結(jié)果=================
 
array([[ 4.47213595,  5.83095189,  7.81024968],
       [ 3.16227766,  4.47213595,  6.40312424],
       [ 2.23606798,  2.23606798,  3.16227766]])

解析上述計算過程:結(jié)果數(shù)組中的第一行數(shù)據(jù)表示的是x1數(shù)組中第一個元素點與x2數(shù)組中各個元素點的距離,計算兩點之間的距離,以點(1,3)與(3,7)點的距離為例:

np.power((1-3)**2 +(3-7)**2,1/2)
 
#=================結(jié)果=================
 
4.4721359549995796

到此這篇關(guān)于python scipy.spatial.distance 距離計算函數(shù) 的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python scipy.spatial.distance 內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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