scipy.spatial.distance.
chebyshev#
- scipy.spatial.distance.chebyshev(u, v, w=None)[原始碼]#
計算 Chebyshev 距離。
實數向量 \(u \equiv (u_1, \cdots, u_n)\) 和 \(v \equiv (v_1, \cdots, v_n)\) 之間的Chebyshev 距離定義為 [1]
\[d_\textrm{chebyshev}(u,v) := \max_{1 \le i \le n} |u_i-v_i|\]如果提供（非負）權重向量 \(w \equiv (w_1, \cdots, w_n)\)，則加權 Chebyshev 距離定義為無窮階的加權 Minkowski 距離；也就是說，
\[\begin{split}\begin{align} d_\textrm{chebyshev}(u,v;w) &:= \lim_{p\rightarrow \infty} \left( \sum_{i=1}^n w_i | u_i-v_i |^p \right)^\frac{1}{p} \\ &= \max_{1 \le i \le n} 1_{w_i > 0} | u_i - v_i | \end{align}\end{split}\]- 參數:
- u(N,) 浮點數的類陣列
輸入向量。
- v(N,) 浮點數的類陣列
輸入向量。
- w(N,) 浮點數的類陣列，選用
權重向量。預設值為
None，這會給所有配對 \((u_i, v_i)\) 相同的權重1.0。
- 回傳值:
- chebyshev浮點數
向量 u 和 v 之間的 Chebyshev 距離，可選擇性地由 w 加權。
參考文獻
範例
>>> from scipy.spatial import distance >>> distance.chebyshev([1, 0, 0], [0, 1, 0]) 1 >>> distance.chebyshev([1, 1, 0], [0, 1, 0]) 1