scipy.spatial.distance.

堪培拉#

scipy.spatial.distance.canberra(u, v, w=None)[source]#

计算两个 1-D 数组之间的堪培拉距离。

堪培拉距离定义为

\[d(u,v) = \sum_i \frac{|u_i-v_i|} {|u_i|+|v_i|}.\]
参数:
u(N,) array_like

输入数组。

v(N,) array_like

输入数组。

w(N,) array_like, optional

w 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:
canberradouble

向量 u 和 v 之间的堪培拉距离。

注意

当给定的 i 的 u[i] 和 v[i] 为 0 时，计算中使用分数 0/0 = 0。

示例

>>> from scipy.spatial import distance
>>> distance.canberra([1, 0, 0], [0, 1, 0])
2.0
>>> distance.canberra([1, 1, 0], [0, 1, 0])
1.0
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