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