scipy.spatial.distance.

欧几里得

scipy.spatial.distance.euclidean(u, v, w=None)

计算两个一维数组之间的欧几里得距离。

一维数组 u 和 v 之间的欧几里得距离定义为

\[ \begin{align}\begin{aligned}{\|u-v\|}_2\\\left(\sum{(w_i \|(u_i - v_i)\|^2)}\right)^{1/2}\end{aligned}\end{align} \]

参数:

u(N,) 数组类

输入数组。

v(N,) 数组类

输入数组。

w(N,) 数组类，可选

u 和 v 中每个值的权重。默认是 None，即每个值的权重为 1.0。

返回:

欧几里得双

向量 u 和 v 之间的欧几里得距离。

示例

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>>> from scipy.spatial import distance
>>> distance.euclidean([1, 0, 0], [0, 1, 0])
1.4142135623730951
>>> distance.euclidean([1, 1, 0], [0, 1, 0])
1.0

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