各种距离的python代码

1、python实现欧式距离公式的：

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from numpy import *   vector1 = mat([1,2,3]) vector2 = mat([4,5,6]) print sqrt((vector1-vector2)*((vector1-vector2).T)) 输出： [[ 5.19615242]]

2、python实现曼哈顿距离：
 

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from numpy import *   vector1 = mat([1,2,3]) vector2 = mat([4,5,6]) print sum(abs(vector1-vector2)) 输出： 9

3、Python实现切比雪夫距离：
 

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from numpy import *   vector1 = mat([1,2,3]) vector2 = mat([4,7,5]) print abs(vector1-vector2).max() 输出： 5

4、夹角余弦(Cosine)

from numpy import *

cosV12 = dot(vector1,vector2)/(linalg.norm(vector1)*linalg.norm(vector2))

print cosV12

输出：

0.92966968

5、Python实现杰卡德距离：
 

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from numpy import * import scipy.spatial.distance as dist  # 导入scipy距离公式 matV = mat([[1,1,0,1,0,1,0,0,1],[0,1,1,0,0,0,1,1,1]]) print "dist.jaccard:", dist.pdist(matV,'jaccard') 输出： dist.jaccard: [ 0.75]