scipy.spatial.distance.

seuclidean#

scipy.spatial.distance.seuclidean(u, v, V)[источник]#

Возвращает стандартизированное евклидово расстояние между двумя одномерными массивами.

Стандартизированное евклидово расстояние между двумя n-векторами u и v является

\[\sqrt{\sum\limits_i \frac{1}{V_i} \left(u_i-v_i \right)^2}\]

V является вектором дисперсии; V[I] является дисперсией, вычисленной по всем i-м компонентам точек. Если не передана, вычисляется автоматически.

Параметры:

u(N,) array_like: Входной массив.
v(N,) array_like: Входной массив.
V(N,) array_like: V является одномерным массивом дисперсий компонент. Обычно вычисляется среди большего набора векторов.

Возвращает:

seuclideandouble: Стандартизированное евклидово расстояние между векторами u и v.

Примеры

>>> from scipy.spatial import distance
>>> distance.seuclidean([1, 0, 0], [0, 1, 0], [0.1, 0.1, 0.1])
4.4721359549995796
>>> distance.seuclidean([1, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 0.1, 0.1])
3.3166247903553998
>>> distance.seuclidean([1, 0, 0], [0, 1, 0], [10, 0.1, 0.1])
3.1780497164141406