numpy计算距离|极客教程

numpy计算距离

背景介绍

在数据分析和机器学习领域，计算数据之间的距离是一个非常重要的任务。numpy作为Python中用于科学计算的库，提供了很多用于矩阵和数组计算的函数，其中也包括计算距离的函数。

欧式距离

欧式距离是最常用的距离度量方法之一，它是指在n维欧几里得空间中两点之间的真实距离，是直线距离。在numpy中，可以使用numpy.linalg.norm函数来计算欧式距离。

import numpy as np

# 生成两个n维向量
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([6, 7, 8, 9, 10])

# 计算欧式距离
dist = np.linalg.norm(a - b)
print(dist)

运行结果为：

11.180339887498949

曼哈顿距离

曼哈顿距离又称为城市街区距离，是指在n维空间内两点的距离是沿着坐标轴方向的路径长度之和。在numpy中，可以使用numpy.abs函数和numpy.sum函数来计算曼哈顿距离。

import numpy as np

# 生成两个n维向量
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([6, 7, 8, 9, 10])

# 计算曼哈顿距离
dist = np.sum(np.abs(a - b))
print(dist)

运行结果为：

切比雪夫距离

切比雪夫距离是指在n维空间中，两点之间坐标数值的最大差值。在numpy中，可以使用numpy.max函数来计算切比雪夫距离。

import numpy as np

# 生成两个n维向量
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([6, 7, 8, 9, 10])

# 计算切比雪夫距离
dist = np.max(np.abs(a - b))
print(dist)

运行结果为：

余弦相似度

余弦相似度是一种用来计算两个非零向量之间相似度的度量方法，其取值范围在[-1, 1]之间。在numpy中，可以使用numpy.dot函数和numpy.linalg.norm函数来计算余弦相似度。

import numpy as np

# 生成两个n维向量
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([6, 7, 8, 9, 10])

# 计算余弦相似度
cos_sim = np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))
print(cos_sim)

运行结果为：

0.9970544855015816

编辑距离

编辑距离是一种用来衡量两个字符串之间相似程度的度量方法，是通过计算把一个字符串转换为另一个字符串所需的最少编辑操作次数来实现的。在numpy中没有现成的函数来计算编辑距离，但是可以使用第三方库Levenshtein来实现。

import Levenshtein

# 两个字符串
str1 = 'geek-docs.com'
str2 = 'geeksforgeeks.com'

# 计算编辑距离
edit_dist = Levenshtein.distance(str1, str2)
print(edit_dist)

运行结果为：

总结

本文介绍了numpy库中常用的距离度量方法，包括欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、余弦相似度和编辑距离。通过这些方法的应用，可以帮助我们更好地理解和分析数据，为后续的数据处理和机器学习任务提供基础支持。

numpy计算距离