python scipy.spatial.distance 距离计算函数
目录编程客栈
- 1scipy.spatial
- 2scipy.spatial.distance.cdist
- 2.1语法
- 2.2metric的取值
- 2.3常用欧氏距离计算
1 scipy.spatial
from scipy import spatial
在scipy.spatial中最重要的模块应该就是距离计算模块distanctqwgxve了。
2 scipy.spatial.distance.cdist
2.1 语法
scipy.spatial.distance.cdist(XA, XB, metric='euclidean', p=None, V=None, VI=None, w=None)
该函数用于计算两个输入集合的距离,通过编程客栈metric参数指定计算距离的不同方式得到不同的距离度量值。
2.2 metric的取值
braycurtis
canberra chebyshev:切比雪夫距离 cityblock correlation:相关系数 cosine:余弦夹角 dice euclidean:欧式距离 hamming:汉明距离 jaccard:杰卡德相似系数 kulsinski mahalanobis:马氏距离 matching minkowski:闵可夫斯基距离 rogerstanimoto russellrao seuclidean:标准化欧式距离 sokalmichener sokalsneath sqeuclidean wminkowski yule
2.3 常用欧氏距离计算
from scipy.spatial.distance import cdist impo编程客栈rt numpy as np x1 =np.array([(1,3),(2,4),(5,6)]) x2 =[(3,7),(4,8),(6,9)] cdist(x1,x2,metric='euclidean') #=================结果================= array([[ 4.47213595, 5.83095189, 7.81024968], [ 3.16227766, 4.47213595, 6.40312424], [ 2.23606798, 2.23606798, 3.16227766]])
解析上述计算过程:结果数组中的第一行数据表示的是x1数组中第一个元素点与x2数组中各个元素点的距离,计算两点之间的距离,以点(1,3)与(3,7)点的距离为例:
np.power((1-3)**2 +(3-7)**2,1/2) #=================结果================= 4.4721359549995796
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