from scipy.spatial.distance import euclidean

时间: 2023-06-14 12:03:05 浏览: 193
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python简单推荐系统(含完整代码).pdf

`scipy.spatial.distance.euclidean(u, v)` 函数可以计算两个向量 `u` 和 `v` 之间的欧几里得距离。具体而言，欧几里得距离就是两个向量之间对应元素差的平方和的平方根。函数的参数 `u` 和 `v` 都应该是具有相同长度的一维数组或列表。函数的返回值是一个标量，表示两个向量之间的距离。下面是一个简单的示例： ```python from scipy.spatial.distance import euclidean u = [1, 2, 3] v = [4, 5, 6] distance = euclidean(u, v) print(distance) ``` 输出结果为： ``` 5.196152422706632 ```
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fastdtw:FastDTW的Python实现

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from scipy.spatial.distance import cdist

from scipy.spatial.distance import cdist distances = cdist(X, Y, metric='euclidean') The resulting distances array will have shape (n,m) where distances[i,j] is the Euclidean distance ...

scipy.spatial.distance 中的cdist

from scipy.spatial.distance import cdist X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]) Y = np.array([[2, 2], [2, 3], [3, 2], [3, 3]]) D = cdist(X, Y, 'euclidean') print(D) 输出结果为： [...

from scipy.spatial import distance class Road: def __init__(self, start, end): self.start = start self.end = end self.init_porperties() def init_properties(self): self.length = distance.euclidean(self.start, self.end) self.angle_sin = (self.end[1]-self.start[1]) / self.length self.angle_cos = (self.end[0]-self.start[0]) / self.length

这是一个关于Python编程的问题，主要是一个名为 Road 的类的实现。构造函数 __init__ 中有 start 和 end 两个参数，表示起点和终点。通过 init_properties() 方法来初始化其他...其中要用到 SciPy 库的 distance 模块。

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from scipy.spatial import distance from scipy.optimize import minimize_scalar from matplotlib.patches import Ellipse import matplotlib.pyplot as plt # 椭圆上的点 points = [(2, 3), (1, 4), (-2, 0), (0, -2)] # 定义一个坐标系 fig, ax = plt.subplots() # 使用scipy库中的distance函数计算所有点之间的距离 distances = distance.cdist(points, points, 'euclidean') # 定义一个函数，用于计算给定长轴和短轴的椭圆与所有点之间的误差 def error(axes): a, b = axes[0], axes[1] return np.sum(((distances - np.sqrt(a**2 - b**2)) / (np.sqrt(a**2 - b**2)))**2) # 使用scipy库中的minimize_scalar函数来确定最好的长轴和短轴 result = minimize_scalar(error, bracket=(0.1, 10), method='golden') a = result['x'] b = np.sqrt(a**2 - np.mean(distances)**2) # 绘制椭圆 ellipse = Ellipse(xy=(0, 0), width=a, height=b, fill=False) ax.add_artist(ellipse) # 绘制所有点 for x, y in points: ax.plot(x, y, 'ro') plt.show()

- scipy.spatial的distance模块，用于计算两点之间的距离等几何运算； - scipy.optimize的minimize_scalar模块，用于寻找函数的最小值； - matplotlib.patches的Ellipse模块，用于绘制椭圆； - matplotlib.pyplot的...

优化这段代码from scipy.spatial import distance from scipy.optimize import minimize_scalar from matplotlib.patches import Ellipse import matplotlib.pyplot as plt # 椭圆上的点 points = [(2, 3), (1, 4), (-2, 0), (0, -2)] # 定义一个坐标系 fig, ax = plt.subplots() # 使用scipy库中的distance函数计算所有点之间的距离 distances = distance.cdist(points, points, 'euclidean') # 定义一个函数，用于计算给定长轴和短轴的椭圆与所有点之间的误差 def error(axes): a, b = axes[0], axes[1] return np.sum(((distances - np.sqrt(a**2 - b**2)) / (np.sqrt(a**2 - b**2)))**2) # 使用scipy库中的minimize_scalar函数来确定最好的长轴和短轴 result = minimize_scalar(error, bracket=(0.1, 10), method='golden') a = result['x'] b = np.sqrt(a**2 - np.mean(distances)**2) # 绘制椭圆 ellipse = Ellipse(xy=(0, 0), width=a, height=b, fill=False) ax.add_artist(ellipse) # 绘制所有点 for x, y in points: ax.plot(x, y, 'ro') plt.show()

这段代码是导入了三个Python模块：scipy.spatial模块中的distance模块、scipy.optimize模块中的minimize_scalar模块，以及matplotlib.patches模块中的Ellipse模块并将其重命名为plt。这个代码段的功能可能是为了进行...

import numpy as np from sklearn.cluster import MiniBatchKMeans from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.metrics import silhouette_score from scipy.spatial.distance import cdist # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False np.random.seed(5) iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X) batch_size = 15 num_cluster = 3 clf = MiniBatchKMeans(n_clusters=num_cluster, batch_size=batch_size, init='random') clf.fit(X_minmax) centers = clf.cluster_centers_ pre_clu = clf.labels_ vmarker = {0: '^', 1: 's', 2: 'D', } mValue = [vmarker[i] for i in pre_clu] for _marker, _x, _y in zip(mValue, X_minmax[:, 1], X_minmax[:, 2]): plt.scatter(_x, _y, marker=_marker,c='grey') plt.scatter(centers[:, 1], centers[:, 2], marker='*',s=200,c='black') plt.show() #手肘法则最佳k值 def sse_k(): K = range(1, 10) sse_result = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) sse_result.append(sum(np.min(cdist(iris.data, kmeans.cluster_centers_, 'euclidean'), axis=1)) / iris.data.shape[0]) plt.plot(K, sse_result, 'gx-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'平均畸变程度') plt.title(u'肘部法则确定最佳的K值') plt.show() # 轮廓系统法最佳k值 def sc_k(): K = range(2, 10) score = [] for k in K: kmeans = KMeans(n_clusters=k) kmeans.fit(iris.data) score.append(silhouette_score(iris.data, kmeans.labels_, metric='euclidean')) plt.plot(K, score, 'r*-') plt.xlabel('k') plt.ylabel(u'轮廓系数') plt.title(u'轮廓系数确定最佳的K值') plt.show() sse_k() sc_k()

这段代码实现了对 iris 数据集进行聚类分析的功能。具体来说，它使用了 MiniBatchKMeans 算法对 iris 数据进行聚类，并使用了肘部法则和轮廓系数法来确定最佳的聚类数量 k。 首先，代码将 iris 数据集导入，然后...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap import Basemap from scipy.spatial.distance import cdist from ant_colony import solve_tsp # 读取城市数据 df = pd.read_excel('world_coordinate.xlsx', index_col=0, dtype=str) # 提取城市和经纬度数据 countrys = df.index.values countrys_coords = np.array(df['[longitude, latitude]'].apply(eval).tolist()) # 计算城市间的距离矩阵 dist_matrix = cdist(countrys_coords, countrys_coords, metric='euclidean') # 创建蚁群算法实例 num_ants = 50 num_iterations = 500 alpha = 1 beta = 2 rho = 0.5 acs = solve_tsp(dist_matrix, num_ants=num_ants, num_iterations=num_iterations, alpha=alpha, beta=beta, rho=rho) # 输出访问完所有城市的最短路径的距离和城市序列 best_path = acs.get_best_path() best_distance = acs.best_cost visited_cities = [countrys[i] for i in best_path] print("最短路径距离：", best_distance) print("访问城市序列：", visited_cities) # 数据可视化 fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) map = Basemap(projection='robin', lat_0=0, lon_0=0, resolution='l') map.drawcoastlines(color='gray') map.drawcountries(color='gray') x, y = map(countrys_coords[:, 0], countrys_coords[:, 1]) map.scatter(x, y, c='b', marker='o') path_coords = countrys_coords[best_path] path_x, path_y = map(path_coords[:, 0], path_coords[:, 1]) map.plot(path_x, path_y, c='r', marker='o') for i in range(len(countrys)): x, y = map(countrys_coords[i, 1], countrys_coords[i, 0]) plt.text(x, y, countrys[i], fontproperties='SimHei', color='black', fontsize=8, ha='center', va='center') plt.title("全球首都最短路径规划") plt.show()改成现在都有调用蚁群算法库的代码

from mpl_toolkits.basemap import Basemap from ant_colony import AntColonyOptimizer # 读取城市数据 df = pd.read_excel('world_coordinate.xlsx', index_col=0, dtype=str) # 提取城市和经纬度数据 countrys ...
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python distance.euclidean 用法

from scipy.spatial import distance p = [1, 2, 3] q = [4, 5, 6] euclidean_distance = distance.euclidean(p, q) print(euclidean_distance) # 输出结果为 5.196152422706632 在上面的例子中，我们计算了...

dist.euclidean在哪个库

from scipy.spatial import distance 然后可以使用以下代码计算两个向量之间的欧几里得距离： python x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6] dist = distance.euclidean(x, y) print(dist) 输出结果为： ...

python scipy distance

from scipy.spatial.distance import pdist, squareform # 创建一组示例向量 vectors = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 使用pdist函数计算欧氏距离 distances = pdist(vectors, 'euclidean') # ...

Step2: Clustering fastani matrix by scipy's UPGMA method. # Step3: Using clustered matrix, draw ANI clustermap by seaborn.

from scipy.spatial.distance import squareform # 读取fastANI矩阵 fastani_matrix = np.loadtxt('fastani_matrix.txt') # 将矩阵转换为距离矩阵 distance_matrix = 1 - fastani_matrix # 将距离矩阵转换为距离...

代码改进：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs def distEclud(arrA,arrB): #欧氏距离 d = arrA - arrB dist = np.sum(np.power(d,2),axis=1) #差的平方的和 return dist def randCent(dataSet,k): #寻找质心 n = dataSet.shape[1] #列数 data_min = dataSet.min() data_max = dataSet.max() #生成k行n列处于data_min到data_max的质心 data_cent = np.random.uniform(data_min,data_max,(k,n)) return data_cent def kMeans(dataSet,k,distMeans = distEclud, createCent = randCent): x,y = make_blobs(centers=100)#生成k质心的数据 x = pd.DataFrame(x) m,n = dataSet.shape centroids = createCent(dataSet,k) #初始化质心,k即为初始化质心的总个数 clusterAssment = np.zeros((m,3)) #初始化容器 clusterAssment[:,0] = np.inf #第一列设置为无穷大 clusterAssment[:,1:3] = -1 #第二列放本次迭代点的簇编号，第三列存放上次迭代点的簇编号 result_set = pd.concat([pd.DataFrame(dataSet), pd.DataFrame(clusterAssment)],axis = 1,ignore_index = True) #将数据进行拼接，横向拼接，即将该容器放在数据集后面 clusterChanged = True while clusterChanged: clusterChanged = False for i in range(m): dist = distMeans(dataSet.iloc[i,:n].values,centroids) #计算点到质心的距离（即每个值到质心的差的平方和） result_set.iloc[i,n] = dist.min() #放入距离的最小值 result_set.iloc[i,n+1] = np.where(dist == dist.min())[0] #放入距离最小值的质心标号 clusterChanged = not (result_set.iloc[:,-1] == result_set.iloc[:,-2]).all() if clusterChanged: cent_df = result_set.groupby(n+1).mean() #按照当前迭代的数据集的分类，进行计算每一类中各个属性的平均值 centroids = cent_df.iloc[:,:n].values #当前质心 result_set.iloc[:,-1] = result_set.iloc[:,-2] #本次质心放到最后一列里 return centroids, result_set x = np.random.randint(0,100,size=100) y = np.random.randint(0,100,size=100) randintnum=pd.concat([pd.DataFrame(x), pd.DataFrame(y)],axis = 1,ignore_index = True) #randintnum_test, randintnum_test = kMeans(randintnum,3) #plt.scatter(randintnum_test.iloc[:,0],randintnum_test.iloc[:,1],c=randintnum_test.iloc[:,-1]) #result_test,cent_test = kMeans(data, 4) cent_test,result_test = kMeans(randintnum, 3) plt.scatter(result_test.iloc[:,0],result_test.iloc[:,1],c=result_test.iloc[:,-1]) plt.scatter(cent_test[:,0],cent_test[:,1],color = 'red',marker = 'x',s=100)

from scipy.spatial.distance import cdist def randCent(dataSet, k): """ 随机生成k个质心 """ n = dataSet.shape[1] # 列数 data_min = dataSet.min() data_max = dataSet.max() # 生成k行n列处于data_...

distance.cdist怎么使用

from scipy.spatial import distance distance.cdist函数的输入参数分别是两个集合的数据以及距离类型。假设我们有两个集合A和B，可以将它们表示为两个二维数组。 python A = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] B = ...

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