scipy.spatial.distance.

euclidean#

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

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,) 类数组: 输入数组。
v(N,) 类数组: 输入数组。
w(N,) 类数组, 可选: 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:

euclidean双精度浮点数: 向量 u 和 v 之间的欧几里得距离。

示例

>>> 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