python求各種距離公式

2021-07-22 21:07:18 字數 1710 閱讀 6404

今天乙個偶然的機會體會到了python資料運算的強大。求乙個陣列各樣本之間的距離僅簡單的幾句**就行。看來真的技術改變世界啊。廢話不多說，記下來怕以後忘記。
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform
下面結合api文件標註一下具體用法：
1.x = pdist(x, 'euclidean')
計算陣列x樣本之間的歐式距離 返回值為 y 為壓縮距離元組或矩陣（以下等同）
2. x = pdist(x, 'minkowski', p)
計算陣列樣本之間的明氏距離 


3. y = pdist(x, 'cityblock')
計算陣列樣本之間的曼哈頓距離


4. x = pdist(x, 'seuclidean', v=none)
計算陣列樣本之間的標準化歐式距離 ，v是方差向量，表示 v[i]表示第i個分量的方差，如果缺失。預設自動計算。


5. x = pdist(x, 'sqeuclidean')
計算陣列樣本之間歐式距離的平方
6. x = pdist(x, 'cosine')
計算陣列樣本之間余弦距離 公式為：


7. x = pdist(x, 'correlation')
計算陣列樣本之間的相關距離。
8.x = pdist(x, 'hamming')
計算資料樣本之間的漢明距離


9. x = pdist(x, 'jaccard')
計算資料樣本之間的傑卡德距離
10. x = pdist(x, 'chebyshev')
計算陣列樣本之間的切比雪夫距離
11. x = pdist(x, 'canberra')
計算陣列樣本之間的坎培拉距離
12. x = pdist(x, 'mahalanobis', vi=none)
計算資料樣本之間的馬氏距離
還有好多不常用的距離就不一一寫出了，如果想查閱可以點


點我，點我
除了對指定的距離計算該函式還可以穿lmbda表示式進行計算，如下
dm = pdist(x, lambda u, v: np.sqrt(((u-v)**2).sum()))
y=scipy.spatial.distance.squareform(x, force='no', checks=true)
其中，x就是上文提到的壓縮矩陣y，force 如同matlab一樣，如果force等於『tovector』 or 『tomatrix』,輸入就會被當做距離矩陣或距離向量。
cheak當x-x.t比較小或diag(x)接近於零，是是有必要設成true的，返回值y為乙個距離矩陣y[i，j]表示樣本i與樣本j的距離。
				
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