Python计算各类距离：实现数据分析中的必备工具

完美代码

于 2023-03-27 02:21:37 发布

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文章标签： python 数据分析开发语言 Python

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本文介绍了Python中计算距离的方法，包括使用SciPy计算欧式距离，通过Python代码求曼哈顿距离，利用NumPy和scikit-learn计算余弦相似度，以及使用hamming包求解汉明距离。这些工具对于数据分析中的样本相似性和聚类至关重要。

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Python计算各类距离：实现数据分析中的必备工具

距离度量是在数据分析中非常重要的一个步骤，它能帮助我们比较不同的样本之间的相似性，并将它们按照一定的标准分组聚类。Python作为一门大数据处理和分析语言，自然也提供了很多用于计算不同类型距离的模块和库。在这篇文章中，我们将会讲解Python中如何使用不同的方法来计算欧式距离、曼哈顿距离、余弦距离和汉明距离。

欧式距离是在二维空间里两点之间的距离，也就是我们在初中学的勾股定理。我们可以使用SciPy库来计算欧氏距离：

from scipy.spatial.distance import euclidean
p1 = (1, 2, 3)
p2 = (4, 5, 6)
euclidean_distance = euclidean(p1, p2)
print(euclidean_distance)

曼哈顿距离是指两点在坐标系上的横纵坐标距离之和。我们可以直接通过Python代码来计算：

def manhattan_distance(x, y):
    return abs(x[0] - y[0]) + abs(x[1] - y[1])
p1 = (1, 2)
p2 = (4, 5)
manhattan_distance = manhattan_distance(p1, p2)
print(manhattan_distance)

余弦相似度是计算两个向量间的夹角余弦值，它们的点积除以它们的模

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