programming python

Khoảng cách euclide giữa 2 hình ảnh python

Số liệu khoảng cách để sử dụng. Nếu là một chuỗi, hàm khoảng cách có thể là 'braycurtis', 'canberra', 'chebyshev', 'cityblock', 'correlation', 'cosine', 'dice', 'euclidean', 'hamming', 'jaccard', '

**kwargs chính tả, tùy chọn

Đối số bổ sung cho số liệu. tham khảo từng tài liệu về số liệu để biết danh sách tất cả các đối số có thể

Một số đối số có thể

P. vô hướng Định mức p để áp dụng cho Minkowski, có trọng số và không trọng số. Mặc định. 2

w. array_like Vectơ trọng số cho các số liệu hỗ trợ trọng số [e. g. , Minkowski]

V. array_like Vectơ phương sai cho Euclide chuẩn hóa. Mặc định. var[vstack[[XA, XB]], axis=0, ddof=1]

VI. array_like Nghịch đảo của ma trận hiệp phương sai cho Mahalanobis. Mặc định. inv[cov[vstack[[XA, XB]. T]]]. T

ngoài. ndarray Mảng đầu ra Nếu không có, ma trận khoảng cách Y được lưu trữ trong mảng này

Trả vềY ndarray

A \[m_A\] của \[m_B\] distance matrix is returned. For each \[i\] và \[j\] , . \[ij\] th entry.

Tăng giá trịLỗi

Một ngoại lệ được đưa ra nếu XA và XB không có cùng số cột

ghi chú

Sau đây là các quy ước gọi phổ biến

```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
8
Tính toán khoảng cách giữa \[m\] điểm sử dụng khoảng cách Euclide [2-chuẩn] làm thước đo khoảng cách giữa các điểm. Các điểm được sắp xếp dưới dạng \[m\] \[n\] vectơ hàng chiều trong ma trận X.
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
9
Tính toán khoảng cách sử dụng khoảng cách Minkowski \[\. u-v\. _p\] [ \[p\] -norm] trong đó \ . [note that this is only a quasi-metric if \[0 < p < 1\]].
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
0
Tính khối thành phố hoặc khoảng cách Manhattan giữa các điểm
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
1
Tính khoảng cách Euclide chuẩn hóa. Khoảng cách Euclide chuẩn hóa giữa hai n-vector
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
0 và
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
1 là
\[\sqrt{\sum {[u_i-v_i]^2 / V[x_i]}}. \]
V là vectơ phương sai; . Nếu không vượt qua, nó sẽ tự động được tính toán
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
2
Tính khoảng cách Euclide bình phương \[\. u-v\. _2^2\] giữa các vectơ.
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
3
Tính khoảng cách cosin giữa các vectơ u và v,
\[1 - \frac{u \cdot v} {{\. bạn. _2 {\. v\. }_2}\]
ở đâu \[\. *\. _2\] là chuẩn 2 của đối số của nó
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
4 và \[u \cdot v\] là . \[u\] and \[v\].
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
5
Tính khoảng cách tương quan giữa các vectơ u và v. Đây là
\[1 - \frac{[u - \bar{u}] \cdot [v - \bar{v}]} {{\. [u - \bar{u}]\. _2 {\. [v - \bar{v}]\. }_2}\]
trong đó \[\bar{v}\] là giá trị trung bình của các phần tử của vectơ v và \[x \cdot y\] is the dot product of \[x\] and \[y\].
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
6
Tính toán khoảng cách Hamming đã chuẩn hóa hoặc tỷ lệ của các phần tử vectơ đó giữa hai vectơ thứ n
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
0 và
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
1 không đồng nhất. Để tiết kiệm bộ nhớ, ma trận
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
9 có thể là kiểu boolean
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
00
Tính toán khoảng cách Jaccard giữa các điểm. Cho hai vectơ,
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
0 và
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
1, khoảng cách Jaccard là tỷ lệ của các phần tử
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
03 và
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
04 không giống nhau khi ít nhất một trong số chúng khác không
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
05
Tính toán khoảng cách Jensen-Shannon giữa hai mảng xác suất. Cho hai vectơ xác suất, \[p\] và \[q\], the Jensen-Shannon distance is
\[\sqrt{\frac{D[p \parallel m] + D[q \parallel m]}{2}}\]
trong đó \[m\] là giá trị trung bình theo chiều của \[p\] and \[q\] and \[D\] is the Kullback-Leibler divergence.
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
06
Tính toán khoảng cách Chebyshev giữa các điểm. Khoảng cách Chebyshev giữa hai n-vector
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
0 và
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
1 là khoảng cách chuẩn-1 tối đa giữa các phần tử tương ứng của chúng. Chính xác hơn, khoảng cách được cho bởi
\[d[u,v] = \max_i {. u_i-v_i. }. \]
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
09
Tính toán khoảng cách Canberra giữa các điểm. Khoảng cách Canberra giữa hai điểm
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
0 và
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
1 là
\[d[u,v] = \sum_i \frac{. u_i-v_i. } {. u_i. +. v_i. }. \]
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
22
Tính toán khoảng cách Bray-Curtis giữa các điểm. Khoảng cách Bray-Curtis giữa hai điểm
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
0 và
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
1 là
\[d[u,v] = \frac{\sum_i [. u_i-v_i. ]} {\sum_i [. u_i+v_i. ]}\]
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
25
Tính toán khoảng cách Mahalanobis giữa các điểm. Khoảng cách Mahalanobis giữa hai điểm
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
0 và
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
1 là \[\sqrt{[u-v][1/V][u-v]^T}\] trong đó . Nếu
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
28 không phải là Không có, thì
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
28 sẽ được sử dụng làm ma trận hiệp phương sai nghịch đảo. \[[1/V]\] [the
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
28 variable] is the inverse covariance. If
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
28 is not None,
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
28 will be used as the inverse covariance matrix.
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
11
Tính toán khoảng cách Yule giữa các vectơ boolean. [xem tài liệu chức năng]
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
13

Từ đồng nghĩa với 'hamming'
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
14
Tính toán khoảng cách Dice giữa các vectơ boolean. [xem tài liệu chức năng]
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
16
Tính toán khoảng cách kulczynski giữa các vectơ boolean. [xem tài liệu chức năng]
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
18
Tính toán khoảng cách Rogers-Tanimoto giữa các vectơ boolean. [xem tài liệu chức năng]
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
70
Tính toán khoảng cách Russell-Rao giữa các vectơ boolean. [xem tài liệu chức năng]
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
72
Tính toán khoảng cách Sokal-Michener giữa các vectơ boolean. [xem tài liệu chức năng]
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
74
Tính toán khoảng cách Sokal-Sneath giữa các vectơ. [xem tài liệu chức năng]
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
76
Tính khoảng cách giữa tất cả các cặp vectơ trong X bằng cách sử dụng hàm 2 đối xứng f do người dùng cung cấp. Ví dụ, khoảng cách Euclide giữa các vectơ có thể được tính như sau
```
dm = cdist[XA, XB, sokalsneath]
```
6
Lưu ý rằng bạn nên tránh chuyển tham chiếu đến một trong các hàm khoảng cách được xác định trong thư viện này. Ví dụ,

Bạn sẽ tính khoảng cách Euclide trong Python như thế nào?

Toán học. phương thức dist[] trả về khoảng cách Euclide giữa hai điểm [p và q], trong đó p và q là tọa độ của điểm đó. Ghi chú. Hai điểm [p và q] phải có cùng kích thước.

Làm cách nào để tìm khoảng cách Euclide trong Python mà không cần NumPy?

Phương pháp chung không sử dụng NumPy. sqrs = [điểm1 [0] - điểm2 [0]]**2 + [điểm1[1] - điểm2[1]]**2 + [điểm1[2] - điểm2[2 . . euc_dist = toán học. sqrt[sqrt] print ["Euclidian distance between point1 and point2: ", euc_dist]

Làm cách nào bạn có thể biểu diễn chuẩn Euclide bằng Python?

Tính toán khoảng cách Euclide giữa hai điểm bằng Python .

Trong dòng đầu tiên, chúng tôi nhập mô-đun toán học để chúng tôi có thể sử dụng hàm sqrt[]

Sau đó, chúng tôi yêu cầu người dùng nhập tọa độ của các điểm A và B

Sau đó, sử dụng hàm split[], chúng tôi lấy nhiều đầu vào trên cùng một dòng

Bạn sẽ tính khoảng cách Euclide trong Python như thế nào?

Làm cách nào để tìm khoảng cách Euclide trong Python mà không cần NumPy?

Làm cách nào bạn có thể biểu diễn chuẩn Euclide bằng Python?

Bài Viết Liên Quan

Toplist mới

Bài mới nhất

Chủ Đề