python 光谱角距离计算

光谱角距离是用来描述两个波长之间的差异的一种度量。在计算光谱角距离时，可以使用以下公式：

d = λ2 - λ1

其中，d 是光谱角距离，λ1 和 λ2 分别是两个波长。

在 Python 中，你可以使用以下代码来计算光谱角距离：

def calculate_spectral_distance(wavelength_1, wavelength_2):
    distance = wavelength_2 - wavelength_1
    return distance

# 示例
wavelength_1 = 500
wavelength_2 = 600
spectral_distance = calculate_spectral_distance(wavelength_1, wavelength_2)
print("光谱角距离为:", spectral_distance)

你可以将具体的波长值赋给 `wavelength_1` 和 `wavelength_2` 变量，然后调用 `calculate_spectral_distance` 函数来计算光谱角距离。最后，通过 `print` 函数输出结果。

希望以上代码能帮到你！如果有任何问题，请随时提问。

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马氏距离计算高光谱波段相似性 python代码

下面是用Python计算高光谱波段相似性的马氏距离代码示例：

import numpy as np

# 计算马氏距离
def mahalanobis_distance(x, y, cov):
    x_mean = np.mean(x, axis=0)
    y_mean = np.mean(y, axis=0)
    diff = x_mean - y_mean
    inv_cov = np.linalg.inv(cov)
    md = np.sqrt(np.dot(np.dot(diff, inv_cov), diff.T))
    return md

# 读取高光谱数据
data = np.loadtxt('data.txt')

# 计算协方差矩阵
cov = np.cov(data.T)

# 按照一定的方式选择两个样本
x = data[0:100,:]
y = data[100:200,:]

# 计算马氏距离
md = mahalanobis_distance(x, y, cov)
print("马氏距离为：", md)

其中，`data.txt`是高光谱数据文件，`cov`是协方差矩阵，`x`和`y`是两个样本，`md`是计算得到的马氏距离。

计算两个txt文档中光谱的余弦距离的python代码

可以使用Python中的SciPy库中的spatial.distance.cosine函数来计算两个文本文件中光谱的余弦距离。具体代码如下：

from scipy.spatial import distance
import string

def get_cosine_distance(file1, file2):
    with open(file1) as f1, open(file2) as f2:
        text1 = f1.read()
        text2 = f2.read()
        translator = str.maketrans('', '', string.punctuation)
        text1 = text1.translate(translator)
        text2 = text2.translate(translator)
        vector1 = text1.lower().split()
        vector2 = text2.lower().split()
        # 去除停用词等无关词汇
        vector1 = [word for word in vector1 if word not in stopwords]
        vector2 = [word for word in vector2 if word not in stopwords]
        # 构建词频向量
        word_set = set(vector1).union(set(vector2))
        vector1_dict = dict.fromkeys(word_set, )
        vector2_dict = dict.fromkeys(word_set, )
        for word in vector1:
            vector1_dict[word] += 1
        for word in vector2:
            vector2_dict[word] += 1
        # 计算余弦距离
        vector1_list = [vector1_dict[word] for word in word_set]
        vector2_list = [vector2_dict[word] for word in word_set]
        cosine_distance = 1 - distance.cosine(vector1_list, vector2_list)
        return cosine_distance

其中，file1和file2分别表示两个文本文件的路径，stopwords是一个停用词列表，可以根据实际情况进行修改。