scipy.spatial.distance.

braycurtis#

scipy.spatial.distance.braycurtis(u, v, w=None)[源代码]#

计算两个一维数组之间的布雷-柯蒂斯距离。

布雷-柯蒂斯距离定义为

\[\sum{|u_i-v_i|} / \sum{|u_i+v_i|}\]

如果所有坐标都为正数，则布雷-柯蒂斯距离在 [0, 1] 范围内，如果输入长度为零，则未定义。

参数:

u(N,) 类数组: 输入数组。
v(N,) 类数组: 输入数组。
w(N,) 类数组，可选: 在u和v中每个值的权重。默认值为None，表示每个值的权重为 1.0。

返回:

braycurtis双精度浮点数: 一维数组u和v之间的布雷-柯蒂斯距离。

示例

>>> from scipy.spatial import distance
>>> distance.braycurtis([1, 0, 0], [0, 1, 0])
1.0
>>> distance.braycurtis([1, 1, 0], [0, 1, 0])
0.33333333333333331