本文简要介绍 python 语言中 scipy.spatial.distance.kulczynski1
的用法。
用法:
scipy.spatial.distance.kulczynski1(u, v, *, w=None)#
计算两个布尔一维数组之间的 Kulczynski 1 差异。
两个布尔一维数组之间的 Kulczynski 1 差异u和v长度
n
, 定义为其中 是 和 对于 的出现次数。
- u: (N,) 数组, bool
输入数组。
- v: (N,) 数组, bool
输入数组。
- w: (N,) 数组, 可选
u 和 v 中每个值的权重。默认为 None,这使每个值的权重为 1.0
- kulczynski1: 浮点数
向量 u 和 v 之间的 Kulczynski 1 距离。
参数 ::
返回 ::
注意:
该度量的最小值为 0,没有上限。当没有不匹配时,它是un-defined。
参考:
[1]Kulczynski S.等人。 Bulletin International de l'Academie Polonaise des Sciences et des Lettres, Classe des Sciences Mathematiques et Naturelles, Serie B (Sciences Naturelles)。 1927;补充二:57-203。
例子:
>>> from scipy.spatial import distance >>> distance.kulczynski1([1, 0, 0], [0, 1, 0]) 0.0 >>> distance.kulczynski1([True, False, False], [True, True, False]) 1.0 >>> distance.kulczynski1([True, False, False], [True]) 0.5 >>> distance.kulczynski1([1, 0, 0], [3, 1, 0]) -3.0
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注:本文由纯净天空筛选整理自scipy.org大神的英文原创作品 scipy.spatial.distance.kulczynski1。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。