scipy.spatial.distance.canberra¶
- scipy.spatial.distance.canberra(u, v, w=None)[源代码]¶
计算两个一维阵列之间的堪培拉距离。
堪培拉距离定义为
\[D(u，v)=\sum_i\frac{|u_i-v_i|} { |u_i| + |v_i| }。\]- 参数
- u(n，)类似数组
输入数组。
- v(n，)类似数组
输入数组。
- w(n，)array_like，可选
中每个值的权重 u 和 v 。默认值为None，即为每个值赋予1.0的权重
- 退货
- canberra双倍
向量之间的堪培拉距离 u 和 v 。
注意事项
什么时候 u[i] 和 v[i] 对于给定的i为0，则在计算中使用分数0/0=0。
示例
>>> from scipy.spatial import distance >>> distance.canberra([1, 0, 0], [0, 1, 0]) 2.0 >>> distance.canberra([1, 1, 0], [0, 1, 0]) 1.0