Python SciPy distance.euclidean用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.spatial.distance.euclidean 的用法。

用法:

scipy.spatial.distance.euclidean(u, v, w=None)#

計算兩個一維數組之間的歐幾裏得距離。

一維數組 u 和 v 之間的歐幾裏得距離定義為

\[ \begin{align}\begin{aligned}{\|u-v\|}_2\\\left(\sum{(w_i |(u_i - v_i)|^2)}\right)^{1/2}\end{aligned}\end{align} \]

參數 ：：

u： (N,) 數組

輸入數組。

v： (N,) 數組

輸入數組。

w： (N,) 數組, 可選

u 和 v 中每個值的權重。默認為 None，這使每個值的權重為 1.0

返回 ：：

euclidean： 雙倍的

向量 u 和 v 之間的歐幾裏得距離。

例子：

>>> from scipy.spatial import distance
>>> distance.euclidean([1, 0, 0], [0, 1, 0])
1.4142135623730951
>>> distance.euclidean([1, 1, 0], [0, 1, 0])
1.0