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Python SciPy distance.kulczynski1用法及代码示例


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uv长度n, 定义为

其中 对于 的出现次数。

参数

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

返回

kulczynski1 浮点数

向量 u 和 v 之间的 Kulczynski 1 距离。

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。