wasserstein距离python代码

以下是一个使用Python实现Wasserstein距离的代码示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import linear_sum_assignment

def wasserstein_distance(x, y):
    n, m = len(x), len(y)
    cost = np.zeros((n, m))
    for i in range(n):
        for j in range(m):
            cost[i][j] = abs(x[i] - y[j])
    row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(cost)
    return sum(cost[row_ind, col_ind])

# 示例
x = [0.2, 0.3, 0.5]
y = [0.1, 0.4, 0.5]
w_distance = wasserstein_distance(x, y)
print(w_distance)

在这个例子中，我们定义了一个名为wasserstein_distance的函数来计算Wasserstein距离。它接受两个数组x和y作为输入，这两个数组分别表示两个概率分布。我们首先计算每个元素之间的差异，然后使用linear_sum_assignment函数来解决最小成本分配问题。最后，我们将成本矩阵中的分配总和作为Wasserstein距离的输出。

相关问题

Wasserstein距离pytorch代码

Wasserstein距离是一种用于度量两个分布之间的距离的方法。在PyTorch中，可以使用以下代码来计算Wasserstein距离：

import torch
import torch.nn.functional as F

def wasserstein_distance(real_samples, fake_samples):
    real_mean = torch.mean(real_samples, dim=0)
    fake_mean = torch.mean(fake_samples, dim=0)
    return torch.abs(real_mean - fake_mean).mean()

其中，`real_samples`和`fake_samples`是两个分布的样本集合。该函数首先计算每个分布的均值，然后计算均值之间的差异的绝对值的平均值。这就是Wasserstein距离。

需要注意的是，如果使用神经网络生成的假样本，则需要将其传递给`wasserstein_distance()`函数之前进行反向传播和优化。

wasserstein距离实现代码

Wasserstein距离（也称为Earth Mover's Distance）是一种用于度量两个概率分布之间的距离的方法。在实现代码之前，需要先安装`numpy`和`scipy`库。

以下是实现Wasserstein距离的Python代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import linear_sum_assignment

def wasserstein_distance(p, q, c):
    """
    计算两个概率分布p和q之间的Wasserstein距离。

    参数：
    p - 第一个概率分布，一个n维numpy数组，其中n是概率分布的大小。
    q - 第二个概率分布，一个n维numpy数组，其中n是概率分布的大小。
    c - 一个n x n的numpy数组，其中c[i][j]是将单位质量从i转移到j的成本。

    返回值：
    两个概率分布之间的Wasserstein距离。
    """

    # 确保p和q是概率分布
    assert np.isclose(np.sum(p), 1)
    assert np.isclose(np.sum(q), 1)

    # 确保c是一个n x n的numpy数组
    assert c.shape == (len(p), len(q))

    # 使用Hungarian算法计算最小成本匹配
    row_ind, col_ind = linear_sum_assignment(c)

    # 计算Wasserstein距离
    distance = np.sum(c[row_ind, col_ind] * np.abs(p[row_ind] - q[col_ind]))

    return distance

在这个代码中，`p`和`q`是两个概率分布，`c`是一个n x n的numpy数组，其中c[i][j]是将单位质量从i转移到j的成本。函数使用线性和分配算法计算最小成本匹配，并计算Wasserstein距离。

以下是一个使用该函数的示例：

p = np.array([0.2, 0.3, 0.5])
q = np.array([0.1, 0.4, 0.5])
c = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5]])

distance = wasserstein_distance(p, q, c)
print(distance)

输出:

0.7

这表明p和q之间的Wasserstein距离是0.7。