scipy.spatial.distance.

sokalsneath#

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

Berechnet die Sokal-Sneath-Unähnlichkeit zwischen zwei booleschen 1D-Arrays.

Die Sokal-Sneath-Unähnlichkeit zwischen u und v,

\[\frac{R} {c_{TT} + R}\]

wobei \(c_{ij}\) die Anzahl der Vorkommen von \(\mathtt{u[k]} = i\) und \(\mathtt{v[k]} = j\) für \(k < n\) ist und \(R = 2(c_{TF} + c_{FT})\).

Parameter:

u(N,) array_like, bool: Eingabearray.
v(N,) array_like, bool: Eingabearray.
w(N,) array_like, optional: Die Gewichte für jeden Wert in u und v. Standard ist None, was jedem Wert ein Gewicht von 1,0 gibt.

Rückgabe:

sokalsneathdouble: Die Sokal-Sneath-Unähnlichkeit zwischen den Vektoren u und v.

Beispiele

>>> from scipy.spatial import distance
>>> distance.sokalsneath([1, 0, 0], [0, 1, 0])
1.0
>>> distance.sokalsneath([1, 0, 0], [1, 1, 0])
0.66666666666666663
>>> distance.sokalsneath([1, 0, 0], [2, 1, 0])
0.0
>>> distance.sokalsneath([1, 0, 0], [3, 1, 0])
-2.0