scipy.spatial.distance.

rogerstanimoto#

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

计算两个布尔型一维数组之间的 Rogers-Tanimoto 差异。

两个布尔型一维数组 u 和 v 之间的 Rogers-Tanimoto 差异定义为

\[\frac{R} {c_{TT} + c_{FF} + R}\]

其中 \(c_{ij}\) 是 \(\mathtt{u[k]} = i\) 和 \(\mathtt{v[k]} = j\) 出现的次数，对于 \(k < n\) 和 \(R = 2(c_{TF} + c_{FT})\)。

参数：:

u(N,) array_like, bool: 输入数组。
v(N,) array_like, bool: 输入数组。
w(N,) array_like, 可选: u 和 v 中每个值的权重。默认为 None，这将为每个值赋予 1.0 的权重。

返回值：:

rogerstanimotodouble: 向量 u 和 v 之间的 Rogers-Tanimoto 差异。

示例

>>> from scipy.spatial import distance
>>> distance.rogerstanimoto([1, 0, 0], [0, 1, 0])
0.8
>>> distance.rogerstanimoto([1, 0, 0], [1, 1, 0])
0.5
>>> distance.rogerstanimoto([1, 0, 0], [2, 0, 0])
-1.0