Participer au site avec un Tip
Rechercher
 

Améliorations / Corrections

Vous avez des améliorations (ou des corrections) à proposer pour ce document : je vous remerçie par avance de m'en faire part, cela m'aide à améliorer le site.

Emplacement :

Description des améliorations :

Module « scipy.spatial.distance »

Fonction hamming - module scipy.spatial.distance

Signature de la fonction hamming

def hamming(u, v, w=None) 

Description

hamming.__doc__

    Compute the Hamming distance between two 1-D arrays.

    The Hamming distance between 1-D arrays `u` and `v`, is simply the
    proportion of disagreeing components in `u` and `v`. If `u` and `v` are
    boolean vectors, the Hamming distance is

    .. math::

       \frac{c_{01} + c_{10}}{n}

    where :math:`c_{ij}` is the number of occurrences of
    :math:`\mathtt{u[k]} = i` and :math:`\mathtt{v[k]} = j` for
    :math:`k < n`.

    Parameters
    ----------
    u : (N,) array_like
        Input array.
    v : (N,) array_like
        Input array.
    w : (N,) array_like, optional
        The weights for each value in `u` and `v`. Default is None,
        which gives each value a weight of 1.0

    Returns
    -------
    hamming : double
        The Hamming distance between vectors `u` and `v`.

    Examples
    --------
    >>> from scipy.spatial import distance
    >>> distance.hamming([1, 0, 0], [0, 1, 0])
    0.66666666666666663
    >>> distance.hamming([1, 0, 0], [1, 1, 0])
    0.33333333333333331
    >>> distance.hamming([1, 0, 0], [2, 0, 0])
    0.33333333333333331
    >>> distance.hamming([1, 0, 0], [3, 0, 0])
    0.33333333333333331