python求各种距离公式

最新推荐文章于 2025-03-29 12:10:11 发布

鱼的一滴泪1990

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分类专栏： pyhton 文章标签： python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LJR257816/article/details/52587382

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本文介绍了使用Python的scipy.spatial.distance模块计算不同距离的方法，包括欧式距离、曼哈顿距离、余弦距离等，并提供了相应的代码示例。通过这些函数，可以方便地计算样本之间的各种距离。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

今天一个偶然的机会体会到了python数据运算的强大。求一个数组各样本之间的距离仅简单的几句代码就行。看来真的技术改变世界啊。废话不多说，记下来怕以后忘记。

from scipy.spatial.distance import pdist, squareform

下面结合API文档标注一下具体用法：

1.X = pdist(X, 'euclidean')

计算数组X样本之间的欧式距离返回值为 Y 为压缩距离元组或矩阵（以下等同）

2. X = pdist(X, 'minkowski', p)

计算数组样本之间的明氏距离

3. Y = pdist(X, 'cityblock')

计算数组样本之间的曼哈顿距离

4. X = pdist(X, 'seuclidean', V=None)

计算数组样本之间的标准化欧式距离，v是方差向量，表示 v[i]表示第i个分量的方差，如果缺失。默认自动计算。

5. X = pdist(X, 'sqeuclidean')

计算数组样本之间欧式距离的平方

6.

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鱼的一滴泪1990

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Py中的距离计算：详细介绍、安装和使用方法

与其临渊羡鱼,不如退而结网

04-08

1092

distance库提供了多种距离度量的实现，可以支持数字、序列和文本数据类型，并具备高性能和易于使用的API。distance库是一个基于Python的距离计算库，它提供了各种距离度量的实现。它可以计算数字、序列和文本之间的距离，并支持大多数标准距离度量，例如欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦相似度和汉明距离等。1.支持多种距离度量的计算（如欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦相似度、汉明距离等）；曼哈顿距离指的是由两点的横坐标和纵坐标的差的绝对值之和作为距离。Py中的距离计算：详细介绍、安装和使用方法。

python distance函数_关于python：仅使用NumPy计算马氏距离

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12-13

2975

我正在寻找计算两个numpy数组(x和y)之间的马氏距离的NumPy方法。以下代码可以使用Scipy的cdist函数正确计算出相同的值。由于此函数在我的情况下会计算出不必要的后缀，因此我想仅使用NumPy进行更直接的计算。import numpy as npfrom scipy.spatial.distance import cdistx = np.array([[[1,2,3,4,5],[5,...

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python 各类距离公式实现

最新发布

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543

在机器学习中，距离计算是衡量数据点之间相似性的重要手段。常用的距离计算方式包括欧氏距离（用于计算两点之间的直线距离）、曼哈顿距离（计算坐标轴的绝对差值之和）、切比雪夫距离（考虑最大坐标差），以及余弦相似度（度量两个向量间的角度相似性）。此外，还有汉明距离（用于计算两个相同长度字符串之间不同字符的个数）、闵可夫斯基距离（是一种泛化的距离度量），Jaccard指数（用于衡量两个集合的相似性），和半正矢距离（用来衡量正定特征的相似性）。这些距离度量在数据分类、聚类和推荐系统等场景中具有广泛应用。

python： python求各种距离公式

qq_40981268的博客

01-23

6955

一. scipy.spatial 模块的介绍在scipy.spatial中最重要的模块应该就是距离计算模块distance了。 from scipy import spatial 距离计算矩阵距离计算函数矩阵参数每行代表一个观测值，计算结果就是每行之间的metric距离。Distance matrix computation from a collection of raw obse...

python distance函数_C++ STL distance()函数用法详解（一看就懂）

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我们知道，作用于同一容器的 2 个同类型迭代器可以有效指定一个区间范围。在此基础上，如果想获取该指定范围内包含元素的个数，就可以借助本节要讲的distance()函数。distance() 函数用于计算两个迭代器表示的范围内包含元素的个数，其语法格式如下：templatetypename iterator_traits::difference_type distance (InputItera...

python 余弦距离_距离公式汇总以及Python实现

weixin_39960503的博客

12-05

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1、余弦距离：描述：余弦夹角也可以叫余弦相似度。几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量向量样本之间的差异。余弦的取值范围[-1,1]，求的两个向量的夹角并得出夹角对应的余弦值，次余弦值就可以用来表征这两个向量的相似性。夹角越小，趋近于零度，余弦值越接近于 1，方向也就更吻合。反之，夹角越大，余弦值越接近于-1.特别的：余弦值为 0 两向量垂直。可以看出，余...

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weixin_39996096的博客

02-09

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所列的距离公式列表和代码如下：闵可夫斯基距离(Minkowski Distance)欧氏距离(Euclidean Distance)曼哈顿距离(Manhattan Distance)切比雪夫距离(Chebyshev Distance)夹角余弦(Cosine)汉明距离(Hamming distance)杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient)读者可根据自己需求有...

Py之distance：distance的简介、安装、使用方法之详细攻略

头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀

12-03

9993

Py之distance：distance的简介、安装、使用方法之详细攻略目录 distance的简介 distance的安装 distance的使用方法 1、编辑距离、汉明距离、sorensen相似系数、jaccard系数、ifast_comp distance的简介这个包为计算任意序列之间的相似性提供了帮助。包括Levenshtein、H...

python distance_Python - scipy.spatial.distance 距离计算函数

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scipy.spatial 模块提供了距离计算模块 - scipy.spatial.distance.1. 距离度量函数两个向量 u 和 v 间的距离度量函数. 输入参数 u 和 v 分别都是 n-dim 的向量，也可以是 (1, n)-dim 的(计算时会自动 squeeze 去掉维度为 1 的维度). 如果维度大于 1，则出错.1.1. 距离函数列表(数值)两个数值向量 u 和 v 间的距离...

python中地图测距

u010719791的专栏

12-04

759

百度地图测距： import requests from bs4 import BeautifulSoup from datetime import datetime import json import xlwt import xlwings as xw from selenium import webdriver import time from selenium.webdriver import Chrome, ChromeOptions import pandas as pd import js

[042]各类距离计算函数——Python版

friendpengyou的专栏

03-24

2668

1，欧式距离Python的zip函数可以为我们同时遍历两个数组、列表List，做距离计算可以减少很多代码。 n维项目的计算：def distance(vector1,vector2): d=0; for a,b in zip(vector1,vector2): d+=(a-b)**2; return d**0.5; 2，余弦相似度就是两个向

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weixin_39605414的博客

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TextDistance TextDistance-- python library for comparing distance between two or moresequences by many algorithms.Features:30+ algorithmsPure python implementationSimple usageMore than two sequence...

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春江水暖

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import math import numpy as np from math import sqrtx = np.array([1,3,2]) y = np.array([-2,1,-1]) # 相似度 def cosDis (vector1,vector2): num = 0.0 xdenom = 0.0 ydenom = 0.0 for i in range

LeetCode 461. Hamming Distance-python

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Problem Statement (Source) The Hamming distance between two integers is the number of positions at which the corresponding bits are different. Given two integers x and y, calculate the Hammi

【Python深度学习】零基础掌握Distance Functions 2种方法

Mr数据杨

11-28

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通过对Pytorch中和的深入探讨，本文展示了深度学习在量化和分析数据方面的强大能力。从生活中的实例出发不仅理解了这些函数的工作原理，还看到了它们在各个领域中的实际应用，如在线购物推荐、新闻分类等。深度学习不再是一个遥远和抽象的概念，而是已经深入到日常生活的各个角落。掌握这些工具，可以帮助我们更好地理解和利用数据，为决策提供支持，甚至开启新的技术应用领域。

Python学习10：计算三维空间某点距离原点的欧式距离（python123）

weixin_60530224的博客

04-27

5784

欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义。#请在这里定义distance函数，计算点（x,y,z）与原点的距离值并返回‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬。编写函数计算两点的欧式距离，并输出（保留小数点后两位）。要求：将虚线下的代码复制到答题区域、补充完善后再提交。

python输入两个坐标求距离_计算python中*多组*地理坐标之间的距离

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编辑：here’s a simple notebook example一般方法,假设您有一个包含点的DataFrame列,并且您想要计算所有这些列之间的距离(例如,如果您有单独的列,则首先将它们组合成(lon,lat)元组).命名新列coords.import pandas as pdimport numpy as npfrom geopy.distance import vincenty# as...

用Python描述闵可夫斯基距离公式

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<think>嗯，用户想了解如何用Python描述闵可夫斯基距离公式。首先，我需要回忆一下闵可夫斯基距离的定义。它是欧氏距离和曼哈顿距离的一般化形式，对吧？公式应该是这样的：对于两个向量p和q，距离是各个维度差的绝对值的p次方求和，再开p次方根。参数p的不同值对应不同的距离，比如p=1是曼哈顿，p=2是欧氏，p无穷大时是切比雪夫距离。接下来，用户可能希望看到具体的Python实现。我需要先导入numpy库，因为处理向量运算比较方便。然后定义一个函数，参数包括两个向量和p的值。在函数内部，首先检查两个向量长度是否相同，否则会报错。然后计算每个维度差的绝对值，再取p次方，求和，最后开p次方根返回结果。需要注意的是，当p为无穷大时，处理方式不同，这时候应该取最大值而不是求和。所以可能需要处理p的特殊情况，但通常闵可夫斯基函数的实现可能不包含无穷大的情况，或者需要单独处理。不过用户可能只需要基础版本，暂时先实现常规情况，后面再补充例子说明不同p值的效果。然后，测试几个例子。比如p=1时，曼哈顿距离是否正确，p=2时欧氏距离是否计算正确。可能还需要处理p的值是否合理，比如必须大于等于1，不过错误处理可能用户暂时不需要，但可以提及。最后，代码要清晰，给出示例输出，这样用户能直接看到效果。可能还需要提醒用户安装numpy库，如果他们没有的话。总结步骤：导入numpy，定义函数，参数检查，计算每个差的绝对值，p次方，求和，开根号。给出不同p值的例子，并解释结果。确保代码正确，语法无误，使用中文注释或说明。</think>好的，我们将分步骤用Python实现闵可夫斯基距离公式，并通过示例说明其应用。 --- ### **1. 闵可夫斯基距离公式** 对于两个n维向量 $\mathbf{p} = (p_1, p_2, \dots, p_n)$ 和 $\mathbf{q} = (q_1, q_2, \dots, q_n)$，其闵可夫斯基距离公式为： $$ D(\mathbf{p}, \mathbf{q}) = \left( \sum_{i=1}^{n} |p_i - q_i|^k \right)^{1/k} $$ 其中 $k$ 是距离参数： - $k=1$：曼哈顿距离（Manhattan） - $k=2$：欧氏距离（Euclidean） - $k \to \infty$：切比雪夫距离（Chebyshev） --- ### **2. Python实现** ```python import numpy as np def minkowski_distance(p, q, k): """ 计算两个向量的闵可夫斯基距离参数: p (array-like): 第一个向量 q (array-like): 第二个向量 k (int/float): 距离参数返回: float: 闵可夫斯基距离 """ # 转换为numpy数组 p = np.array(p) q = np.array(q) # 检查维度一致性 if p.shape != q.shape: raise ValueError("向量维度不一致") # 计算绝对差值的k次方之和 sum_powered_diff = np.sum(np.abs(p - q) ** k) # 取k次方根 distance = sum_powered_diff ** (1.0 / k) return distance ``` --- ### **3. 示例测试** #### **示例1：曼哈顿距离（k=1）** ```python p = [1, 2, 3] q = [4, 5, 6] print(minkowski_distance(p, q, 1)) # 输出：|1-4| + |2-5| + |3-6| = 9 ``` #### **示例2：欧氏距离（k=2）** ```python p = [0, 0] q = [3, 4] print(minkowski_distance(p, q, 2)) # 输出：√(3² + 4²) = 5.0 ``` #### **示例3：自定义参数（k=3）** ```python p = [1, 1] q = [2, 3] print(minkowski_distance(p, q, 3)) # 输出：(|1-2|³ + |1-3|³)^(1/3) ≈ 2.08 ``` --- ### **4. 关键点说明** 1. **参数k的作用**：通过调整k的值，可以控制距离计算中对差异的敏感度。 2. **数值稳定性**：当k非常大时，计算可能溢出，建议对输入数据做归一化。 3. **与scipy的关系**：实际项目中可直接使用`scipy.spatial.distance.minkowski`，但理解原理有助于定制化需求。如果需要进一步优化或处理特殊情况（如k→∞），请告诉我！