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糟糕钢笔,最近开发中收集的这篇文章主要介绍
各种距离的python代码,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。
概述
1、python实现欧式距离公式的:
1 2 3 4 5 6 7 | from numpy import * vector1 = mat([ 1 , 2 , 3 ]) vector2 = mat([ 4 , 5 , 6 ]) print sqrt((vector1-vector2)*((vector1-vector2).T)) 输出: [[ 5.19615242 ]] |
2、python实现曼哈顿距离:
1 2 3 4 5 6 7 | from numpy import * vector1 = mat([ 1 , 2 , 3 ]) vector2 = mat([ 4 , 5 , 6 ]) print sum(abs(vector1-vector2)) 输出: 9 |
3、Python实现切比雪夫距离:
1 2 3 4 5 6 7 | from numpy import * vector1 = mat([ 1 , 2 , 3 ]) vector2 = mat([ 4 , 7 , 5 ]) print abs(vector1-vector2).max() 输出: 5 |
4、夹角余弦(Cosine)
from numpy
import
*
cosV12 = dot(vector1,vector2)/(linalg.norm(vector1)*linalg.norm(vector2))
print cosV12
输出:
0.92966968
5、Python实现杰卡德距离:
1 2 3 4 5 6 | from numpy import * import scipy.spatial.distance as dist # 导入scipy距离公式 matV = mat([[ 1 , 1 , 0 , 1 , 0 , 1 , 0 , 0 , 1 ],[ 0 , 1 , 1 , 0 , 0 , 0 , 1 , 1 , 1 ]]) print "dist.jaccard:" , dist.pdist(matV, 'jaccard' ) 输出: dist.jaccard: [ 0.75 ] |
最后
以上就是糟糕钢笔为你收集整理的各种距离的python代码的全部内容,希望文章能够帮你解决各种距离的python代码所遇到的程序开发问题。
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