css不规则网站导航怎么做产品推广方案范文

🎯要点

1. 计算单变量或多变量时序距离，使用欧几里得、曼哈顿等函数量化不同时序差异。
2. 量化生成时序之间接近度相似性矩阵。
3. 使用高尔距离和堪培拉距离等相似度测量。
4. 实现最小方差匹配算法，绘制步进模式的图形表示。
5. 其他语言包算法实现。

🍪语言内容分比

🍇Python距离矩阵

在数学、计算机科学，尤其是图论中，距离矩阵是一个方阵（二维数组），其中包含一组元素之间成对的距离。根据所涉及的应用，用于定义此矩阵的距离可能是也可能不是度量。如果有 $N$ 个元素，则此矩阵的大小将为 $N\times N$。在图论应用中，元素通常被称为点、节点或顶点。

我们计算两个矩阵 x 和 y 的距离矩阵。两个矩阵的维度相同 (3, 2)。因此距离矩阵的维度为 (3,3)。使用 p=2，距离计算为闵可夫斯基 2 范数（或欧几里得距离）。

import numpy as np
from scipy.spatial import distance_matrix x = np.array([[1,2],[2,1],[2,2]])
y = np.array([[5,0],[1,2],[2,0]])print("matrix x:\n", x)
print("matrix y:\n", y)dist_mat = distance_matrix(x, y, p=2)
print("Distance Matrix:\n", dist_mat)

matrix x:
[[1 2][2 1][2 2]]
matrix y:
[[5 0][1 2][2 0]]
Distance Matrix:
[[4.47213595    2.23606798][3.16227766 1.41421356 1.][3.60555128 1.   2.    ]]

我们计算两个矩阵 x 和 y 的距离矩阵。两个矩阵的维度不同。矩阵 x 的维度为 (3,2)，矩阵 y 的维度为 (5,2)。因此距离矩阵的维度为 (3,5)。

import numpy as np
from scipy.spatial import distance_matrix x = np.array([[1,2],[2,1],[2,2]])
y = np.array([[0,0],[0,0],[1,1],[1,1],[1,2]])print("matrix x:\n", x)
print("matrix y:\n", y)dist_mat = distance_matrix(x, y, p=2)print("Distance Matrix:\n", dist_mat)

我们使用单个矩阵（即 x）计算距离矩阵。矩阵 x 的维度为 (3,2)。相同的矩阵 x 作为参数 y 给出。距离矩阵的维度为 (3,3)。

import numpy as np
from scipy.spatial import distance_matrix x = np.array([[1,2],[2,1],[2,2]])print("matrix x:\n", x)
dist_mat = distance_matrix(x, x, p=2)
print("Distance Matrix:\n", dist_mat)

我们计算两个矩阵 x 和 y 的距离矩阵。两个矩阵的维度不同。矩阵 x 的维度为 (3,2)，矩阵 y 的维度为 (5,2)。因此距离矩阵的维度为 (3,5)。使用 p=1，距离计算为闵可夫斯基1 范数（或曼哈顿距离）。

import numpy as np
from scipy.spatial import distance_matrix x = np.array([[1,2],[2,1],[2,2]])
y = np.array([[5,0],[1,2],[2,0]])print("matrix x:\n", x)
print("matrix y:\n", y)dist_mat = distance_matrix(x, y, p=1)
print("Distance Matrix:\n", dist_mat)

我们计算两个矩阵 x 和 y 的距离矩阵。两个矩阵的维度均为 (2, 5)。因此距离矩阵的维度为 (3,5)。使用 p=2，距离计算为闵可夫斯基 2 范数（或欧几里得距离）。

import numpy as np
from scipy.spatial import distance_matrix x = np.array([[1,2,3,4,5],[2,1,0,3,4]])
y = np.array([[0,0,0,0,1],[1,1,1,1,2]])print("matrix x:\n", x)
print("matrix y:\n", y)dist_mat = distance_matrix(x, y, p=2)
print("Distance Matrix:\n", dist_mat)

👉参阅、更新：计算思维 | 亚图跨际