scipy.spatial.distance.
yule#
- scipy.spatial.distance.yule(u, v, w=None)[source]#
计算两个布尔型一维数组之间的 Yule 不相似度。
Yule 不相似度定义为
\[\frac{R}{c_{TT} * c_{FF} + \frac{R}{2}}\]其中 \(c_{ij}\) 是 \(\mathtt{u[k]} = i\) 和 \(\mathtt{v[k]} = j\) 出现的次数，对于 \(k < n\) 和 \(R = 2.0 * c_{TF} * c_{FT}\)。
- 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。默认值为 None，为每个值赋予 1.0 的权重。
- 返回值:
- yule双精度
向量 u 和 v 之间的 Yule 不相似度。
示例
>>> from scipy.spatial import distance >>> distance.yule([1, 0, 0], [0, 1, 0]) 2.0 >>> distance.yule([1, 1, 0], [0, 1, 0]) 0.0