Python SciPy distance.sokalmichener用法及代碼示例

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

用法:

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

計算兩個布爾一維數組之間的Sokal-Michener 差異。

布爾一維數組 u 和 v 之間的Sokal-Michener 差異定義為

\[\frac{R} {S + R}\]

其中 \(c_{ij}\) 是 \(k < n\) 、 \(R = 2 * (c_{TF} + c_{FT})\) 和 \(S = c_{FF} + c_{TT}\) 的 \(\mathtt{u[k]} = i\) 和 \(\mathtt{v[k]} = j\) 的出現次數。

參數 ：：

u： (N,) 數組, bool

輸入數組。

v： (N,) 數組, bool

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 ：：

sokalmichener： 雙倍的

向量 u 和 v 之間的 Sokal-Michener 差異。

例子：

>>> from scipy.spatial import distance
>>> distance.sokalmichener([1, 0, 0], [0, 1, 0])
0.8
>>> distance.sokalmichener([1, 0, 0], [1, 1, 0])
0.5
>>> distance.sokalmichener([1, 0, 0], [2, 0, 0])
-1.0