Scipy中计算距离的模块是scipy.spatial.distance，最常用的方法是计算距离矩阵，换句话说，从存储在矩形数组中的观测向量集合中进行距离矩阵的计算。

一，两两距离

在n维空间中的观测值，计算两两之间的距离。距离值越大，相关度越小。

scipy.spatial.distance.pdist(X, metric='euclidean', **kwargs)

函数名是Pairwise DISTance的简写，pairwise是指两两的，对于一个二维数组，pdist()计算任意两行之间的距离。

参数注释：

• X：ndarray类型，n维空间中m个观测值构成的 m行*n列 的数组
• metric：计算距离的函数，有效值是 ‘braycurtis’, ‘canberra’, ‘chebyshev’, ‘cityblock’, ‘correlation’, ‘cosine’, ‘dice’, ‘euclidean’, ‘hamming’, ‘jaccard’, ‘jensenshannon’, ‘kulsinski’, ‘mahalanobis’, ‘matching’, ‘minkowski’, ‘rogerstanimoto’, ‘russellrao’, ‘seuclidean’, ‘sokalmichener’, ‘sokalsneath’, ‘sqeuclidean’, ‘yule’
• **kwargs：dick类型，metric的额外参数，大致有：
  • p : scalar The p-norm to apply for Minkowski, weighted and unweighted. Default: 2.
  • w : ndarray The weight vector for metrics that support weights (e.g., Minkowski).
  • V : ndarray The variance vector for standardized Euclidean. Default: var(X, axis=0, ddof=1)
  • VI : ndarray The inverse of the covariance matrix for Mahalanobis. Default: inv(cov(X.T)).T
  • out : ndarray. The output array If not None, condensed distance matrix Y is stored in this array. Note: metric independent, it will become a regular keyword arg in a future scipy version

二，配对记算距离

从两个输入的集合中配对，计算每对中两个数据集的距离：

scipy.spatial.distance.cdist(XA, XB, metric='euclidean', *args, **kwargs)

XA和XB都是ndarray类型，在n维空间中，XA和XB进行配对，计算一队中两个数据集合之间的距离。

举个例子，XA是8行3列的数组，XB是1行3列的数组，XA的每一行都和XB进行配对，计算对中两个数据之间的距离：

>>> a = np.array([[0, 0, 0],

...               [0, 0, 1],

...               [0, 1, 0],

...               [0, 1, 1],

...               [1, 0, 0],

...               [1, 0, 1],

...               [1, 1, 0],

...               [1, 1, 1]])

>>> b = np.array([[ 0.1,  0.2,  0.4]])

>>> distance.cdist(a, b, 'cityblock')

array([[ 0.7],

       [ 0.9],

       [ 1.3],

       [ 1.5],

       [ 1.5],

       [ 1.7],

       [ 2.1],

       [ 2.3]])

三，距离向量和距离矩阵的转换

把向量形式的距离向量表示转换成方形的距离矩阵（dense matrix）形式，也可以把方形的距离矩阵转换为距离向量：

scipy.spatial.distance.squareform(X, force='no', checks=True)

在计算样本集中的样本之间的距离矩阵时，squareform()函数和 pdist()函数经常同时出现， squareform()函数的参数就是 pdist()函数的 的返回值，把 pdist() 返回的一维形式，拓展为矩阵。

举个例子，对于矩阵a，沿对角线对称 ，一般是距离矩阵，对角线元素都为0，

from scipy.spatial import distance as dist

a

array([[ 0,  2,  3,  4],

       [ 2,  0,  7,  8],

       [ 3,  7,  0, 12],

       [ 4,  8, 12,  0]])

调用函数squareform()，按照a的下三角线的元素一列一列展开成一维数组，首先是下三角的第一列元素，2,3,4；其次是第二列元素7,8；最后是第三列元素12，所以输出v是array([ 2,  3,  4,  7,  8, 12])

v=dist.squareform(a)

v

array([ 2,  3,  4,  7,  8, 12])

相反，把v作为输入参数传递给函数squareform()，得到冗余矩阵b，也就是把数组还原为距离矩阵a。

b=dist.squareform(v)

b

array([[ 0,  2,  3,  4],

       [ 2,  0,  7,  8],

       [ 3,  7,  0, 12],

       [ 4,  8, 12,  0]])

参考文档：

scipy.spatial.distance