为 Scipy 的 cdist（或 pdist）使用带有自定义函数的附加 kwargs？

Question

我正在使用带有 scipy 的 cdist 函数的自定义度量函数。自定义函数类似于

def cust_metric(u,v):
  dist = np.cumsum(np.gcd(u,v) * k) 
  return dist

其中 k 是任意系数。

理想情况下，我希望在像这样调用 cdist 时将 k 作为参数传递： d_ar = scipy.spatial.distance.cdist(arr1, arr2, metric=cust_metric(k=7)) 但是，这会引发错误。

我想知道是否有我可能缺少的简单解决方案？一个快速但不优雅的修复方法是将 k 声明为全局变量并在需要时调整它。

Answer 1

根据 its documentation，metric 的值应该是可调用的（或特定固定集合的字符串）。在你的情况下，你可以通过

获得

def cust_metric(k):
    return lambda u, v: np.cumsum(np.gcd(u, v) * k)

我想你的实际可调用看起来会有些不同，因为 u 和 v 是二维数组，np.cumsum returns 是一个数组，而可调用应该产生一个标量。例如：

In [25]: arr1 = np.array([[5, 7], [6, 1]])

In [26]: arr2 = np.array([[6, 7], [6, 1]])

In [28]: def cust_metric(k):
    ...:     return lambda u, v: np.sqrt(np.sum((k*u - v)**2))
    ...:

In [29]: scipy.spatial.distance.cdist(arr1, arr2, metric=cust_metric(k=7))
Out[29]:
array([[51.03920062, 56.08029957],
       [36.        , 36.49657518]])

In [30]: scipy.spatial.distance.cdist(arr1, arr2, metric=cust_metric(k=1))
Out[30]:
array([[1.        , 6.08276253],
       [6.        , 0.        ]])

为 Scipy 的 cdist（或 pdist）使用带有自定义函数的附加 kwargs？

Using Additional kwargs with a Custom Function for Scipy's cdist (or pdist)?

python

numpy

distance

scipy

pdist