scipy.spatial.distance.

cosine#

scipy.spatial.distance.cosine(u, v, w=None)[Quelle]#

Berechnet den Kosinusabstand zwischen 1-D-Arrays.

Der Kosinusabstand zwischen u und v ist definiert als

\[1 - \frac{u \cdot v} {\|u\|_2 \|v\|_2}.\]

wobei \(u \cdot v\) das Skalarprodukt von \(u\) und \(v\) ist.

Parameter:

u(N,) array_like of floats: Eingabearray.

Veraltet seit Version 1.15.0: Komplexe u sind veraltet und werden in SciPy 1.17.0 einen Fehler auslösen
v(N,) array_like of floats: Eingabearray.

Veraltet seit Version 1.15.0: Komplexe v sind veraltet und werden in SciPy 1.17.0 einen Fehler auslösen
w(N,) array_like of floats, optional: Die Gewichte für jeden Wert in u und v. Standard ist None, was jedem Wert ein Gewicht von 1,0 gibt.

Rückgabe:

cosinedouble: Der Kosinusabstand zwischen den Vektoren u und v.

Beispiele

>>> from scipy.spatial import distance
>>> distance.cosine([1, 0, 0], [0, 1, 0])
1.0
>>> distance.cosine([100, 0, 0], [0, 1, 0])
1.0
>>> distance.cosine([1, 1, 0], [0, 1, 0])
0.29289321881345254