paired_distances

sklearn.metrics.pairwise.paired_distances(X, Y, *, metric='euclidean', **kwds)

Berechne die paarweisen Distanzen zwischen X und Y.

Berechnet die Abstände zwischen (X[0], Y[0]), (X[1], Y[1]) usw.

Lesen Sie mehr im Benutzerhandbuch.

Parameter:

Xndarray der Form (n_samples, n_features)

Array 1 für die Abstandsermittlung.

Yndarray der Form (n_samples, n_features)

Array 2 für die Abstandsermittlung.

metricstr oder aufrufbar, Standard=”euclidean”

Die Metrik, die bei der Berechnung des Abstands zwischen Instanzen in einem Feature-Array verwendet wird. Wenn metric eine Zeichenkette ist, muss sie eine der in PAIRED_DISTANCES angegebenen Optionen sein, einschließlich "euclidean", "manhattan" oder "cosine". Alternativ, wenn metric eine aufrufbare Funktion ist, wird sie für jedes Paar von Instanzen (Zeilen) aufgerufen und der resultierende Wert aufgezeichnet. Die aufrufbare Funktion sollte zwei Arrays aus X als Eingabe nehmen und einen Wert zurückgeben, der den Abstand zwischen ihnen angibt.

**kwdsdict

Unbenutzte Parameter.

Gibt zurück:

distancesndarray der Form (n_samples,)

Gibt die Abstände zwischen den Zeilenvektoren von X und den Zeilenvektoren von Y zurück.

Siehe auch

sklearn.metrics.pairwise_distances

Berechnet den Abstand zwischen jedem Paar von Stichproben.

Beispiele

>>> from sklearn.metrics.pairwise import paired_distances
>>> X = [[0, 1], [1, 1]]
>>> Y = [[0, 1], [2, 1]]
>>> paired_distances(X, Y)
array([0., 1.])