scipy.spatial.distance.

correlation#

scipy.spatial.distance.correlation(u, v, w=None, centered=True)[source]#

計算兩個 1 維陣列之間的相關距離。

介於 u 和 v 之間的相關距離，定義為

\[1 - \frac{(u - \bar{u}) \cdot (v - \bar{v})} {{\|(u - \bar{u})\|}_2 {\|(v - \bar{v})\|}_2}\]

其中 \(\bar{u}\) 是 u 元素的平均值，而 \(x \cdot y\) 是 \(x\) 和 \(y\) 的點積。

參數:

u(N,) 浮點數的 array_like: 輸入陣列。

Deprecated since version 1.15.0: Complex u 已棄用，將在 SciPy 1.17.0 中引發錯誤
v(N,) 浮點數的 array_like: 輸入陣列。

Deprecated since version 1.15.0: Complex v 已棄用，將在 SciPy 1.17.0 中引發錯誤
w(N,) 浮點數的 array_like，可選: 用於 u 和 v 中每個值的權重。預設值為 None，表示每個值的權重為 1.0
centeredbool，可選: 如果為 True，u 和 v 將被置中。預設值為 True。

返回:

範例

尋找兩個陣列之間的相關性。

>>> from scipy.spatial.distance import correlation
>>> correlation([1, 0, 1], [1, 1, 0])
1.5

使用權重陣列，相關性可以計算為

>>> correlation([1, 0, 1], [1, 1, 0], w=[0.9, 0.1, 0.1])
1.1

如果不需要置中，相關性可以計算為

>>> correlation([1, 0, 1], [1, 1, 0], centered=False)
0.5