paired_distances

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

Вычисляет попарные расстояния между X и Y.

Вычисляет расстояния между (X[0], Y[0]), (X[1], Y[1]) и т. д.

Подробнее см. в руководстве пользователя.

Параметры:

Xndarray of shape (n_samples, n_features)

Массив 1 для вычисления расстояния.

Yndarray of shape (n_samples, n_features)

Массив 2 для вычисления расстояния.

metricstr or callable, default=”euclidean”

Метрика, используемая для вычисления расстояния между объектами в массиве признаков. Если metric — строка, она должна соответствовать одному из вариантов, указанных в PAIRED_DISTANCES, включая “euclidean”, “manhattan” или “cosine”. В качестве альтернативы metric может быть вызываемой функцией: она вызывается для каждой пары объектов (строк), и полученное значение сохраняется. Вызываемая функция должна принимать на вход два массива из X и возвращать значение, указывающее расстояние между ними.

**kwdsdict

Неиспользуемые параметры.

Возвращает:

distancesndarray of shape (n_samples,)

Возвращает расстояния между векторами-строками X и векторами-строками Y.

См. также

sklearn.metrics.pairwise_distances

Вычисляет расстояние между каждой парой образцов.

Примеры

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