Python 计算欧氏距离

最新推荐文章于 2022-09-19 15:50:41 发布
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这段内容介绍了使用Python的math库计算欧氏距离的方式，欧氏距离是（x1, y1）和（x2, y2）两点之间的几何距离。这在处理坐标数据或地理信息系统中非常常见。 
import math
len =  math.hypot(x1-x2, y1-y2) #（x1, y1）与（x2, y2）间的欧氏距离

 

Python实现距离度量
ruoyou521的博客
09-01 598
标准化欧氏距离是针对简单欧氏距离的缺点而作的一种改进方案。标准欧氏距离的思路：既然数据各维分量的分布不一样，好吧！相关系数是衡量随机变量X与Y相关程度的一种方法，相关系数的取值范围是[-1,1]。当X与Y线性相关时，相关系数取值为1（正线性相关）或-1（负线性相关）。两个等长字符串s1与s2之间的汉明距离定义为将其中一个变为另外一个所需要作的最小替换次数。例如字符串“1111”与“1001”之间的汉明距离为2。应用：信息编码（为了增强容错性，应使得编码间的最小汉明距离尽可能大）。(1)标准欧氏距离的定义。
《C语言入门100例》(第6例)给定两个点的坐标 (x1, y1) 和 (x2, y2)，求两点间的距离 | 浮点数精度问题
leapold_Z的博客
04-29 1719
1. 与数学不同，算法输入是有边界的
欧几里德算法及python脚本实现
所有的今天都是为了不后悔的明天
05-31 2019
欧几里德算法又称辗转相除法， 用于计算两个整数a, b的最大公约数。其计算原理依赖于下面的定理： 定理： gcd(a, b) = gcd(b, a mod b) 定理证明：   a可以表示成a = kb + r, 则r = a mod b  （1） 先假设d是a, b的一个公约数， 则有  d|a, d|b, 而r = a - kb, 等式两边同时除以d，则r/d=a/d -
距离度量以及python实现(一)
weixin_33920401的博客
06-16 1382
1. 欧氏距离(Euclidean Distance)        欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。 (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离： (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离： (3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)...
欧氏距离(Euclidean Distance) Python 实现计算欧氏距离
从零开始学习python --zeropython
09-10 9937
欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最容易直观理解的距离度量方法，我们小学、初中和高中接触到的两个点在空间中的距离一般都是指欧氏距离。 Python 实现计算欧氏距离 Python import numpy as np x=np.random.rando...
python计算欧氏距离
04-01
# 计算欧氏距离 distance = 0.0 for i in range(len(x)): distance += math.pow(x[i] - y[i], 2) return math.sqrt(distance) ``` 调用这个函数可以计算两个向量之间的欧氏距离，例如： ```python x = [1, 2,...
Python，计算欧氏距离
qq_55524165的博客
09-19 3283
刚开始学习模式识别这门课程时，后面所学的六种距离，让我们以此来写一个代码。我说利用了Python里面的程序，调用一个库，并把第一个距离所需求的算法带进去，利用for语句循环，来实现代码。 已知四个样本，请用Python编写程序，分别计算4个样本两两之间的欧式距离、曼哈顿距离、切氏距离、明氏距离(p=3)、马氏距离、Canberra距离、角度相似系数。 所写代码： from __future__ import division import numpy as np from scipy.spatia
计算Python Numpy向量之间的欧氏距离实例
12-17
计算Python Numpy向量之间的欧氏距离，已知vec1和vec2是两个Numpy向量，欧氏距离计算如下： import numpy dist = numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.square(vec1 – vec2))) 或者直接： dist = numpy.linalg.norm(vec1 ...
kNN.zip_K._KNN 分类_knn_python欧氏距离_欧氏距离
09-23
在本教程中，我们将深入探讨kNN的原理、应用以及如何在Python中实现，特别是利用欧氏距离作为相似度度量。 kNN算法的基本思想是：对于一个新的未知类别数据点，我们将其归类到与其最近的k个已知类别数据点中出现最...
Python--欧式距离
diantuncu2003的博客
11-16 1823
参考链接：https://www.cnblogs.com/denny402/p/7027954.html 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离：(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离：(...
python numpy 欧氏距离
weixin_44493841的博客
01-18 1544
python numpy 欧氏距离 import numpy as np a1 = np.arange(5) print(a1) [0 1 2 3 4] a2 = np.arange(5,10) print(a2) [5 6 7 8 9] np.sqrt(np.sum(np.square(a2 - a1))) 11.180339887498949 np.linalg.norm(a2 - a1) 11.180339887498949
python | 计算两点间欧氏距离 库函数实现方式
izhxxx的博客
11-17 4998
太难找了，自己写个博客记录一下 hypot()方法返回的欧几里德范数 sqrt(xx + yy). import math len = hypot(x1-x2, y1-y2) #（x1, y1）与（x2, y2）间的欧氏距离 参考： https://www.jb51.net/article/66227.htm ...
【Python】欧氏距离和余弦距离
Mr_EvanChen的Blog
08-23 4万+
一、欧几里得距离(Euclidean Distance) 　　 欧氏距离是最常见的距离度量，衡量的是多维空间中各个点之间的绝对距离。公式如下： 　　因为计算是基于各维度特征的绝对数值，所以欧氏度量需要保证各维度指标在相同的刻度级别，比如对身高（cm）和体重（kg）两个单位不同的指标使用欧式距离可能使结果失效。 二、余弦距离          余弦相似
【20211129】【Python】使用Python计算欧氏距离的方法
诗小葵的博客
11-29 1万+
该问题源于工作中使用 k 折交叉验证选取最优的 KMeans 算法参数，过程中使用欧氏距离来评价参数的优劣。 1. 代公式，封装成函数 def calEuclidean(x, y): dist = np.sqrt(np.sum(np.square(x-y))) # 注意：np.array 类型的数据可以直接进行向量、矩阵加减运算。np.square 是对每个元素求平均~~~~ return dist 2. 调用 numpy 函数库 使用 nu...
Python 实现 距离公式 欧式距离、余弦距离、曼哈顿距离
Rp的博客
08-05 1万+
距离公式 python 1、欧式距离（Euclidean Distance） 计算公式： (x1−x2)2+(y1−y2)2 \sqrt{(x_1-x_2)^2+(y_1-y_2)^2} (x1​−x2​)2+(y1​−y2​)2​ Python # 计算欧氏距离 def distEclud(vecA, vecB): return np.sqrt(np.sum(np.power((vecA...
Python：计算欧氏距离的三种写法
热门推荐
DeniuHe的博客
09-14 5万+
使用列表List作为样本点表示的欧氏距离计算方法： import math # 计算两点之间的距离 def eucliDist(A,B): return math.sqrt(sum([(a - b)**2 for (a,b) in zip(A,B)])) X = [1,2,3,4] Y = [0,1,2,3] print(eucliDist(X,Y)) 使用np.array作为样本点...
2020-09-09
qq_38681174的博客
09-09 253
python tf学习(二) 手动实现KNN算法手写数字识别 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data import read_data_sets from pandas import Series digits = read_data_sets('./') X_train, y_train = digits.train.next_batch(5000) X_test, y_test = digi
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