from scipy.stats import wasserstein_distance h1 = [0.4, 0.6, 1] h2 = [0.6, 0.4, 5] location1 = [0, 1, 2] location2 = [0, 1, 2] emd_was = wasserstein_distance(location1, location2, h1, h2) 陷阱:location是必须要有的,意思是砖放置的坐标。不写location,跟cv.EMD结果对不上。 (...
scipy.stats.wasserstein_distance(u_values, v_values, u_weights=None, v_weights=None) 对参数u_values,v_value,u_weights,v_weights解释不清晰。 通过看文章Wasserstein距离的直观解释_em距离-CSDN博客对Wasserstein距离的理解和对样例的测试。对搜索引擎多次指向的一篇文章博客EMD距离wasserstein_distance的使用_推...
Wasserstein距离,也称为Earth Mover's Distance(EMD),通常用于衡量两个概率分布之间的差异。在Python中,我们可以使用scipy.stats库中的wasserstein_distance函数来计算它。 导入必要的Python库: python import numpy as np from scipy.stats import wasserstein_distance 定义计算Wasserstein距离的函数(这一步其实可以...
Python程序: importnumpyasnpfromscipy.statsimportwasserstein_distance# 定义两个概率分布 P 和 QP=np.ones(100)/100Q=np.ones(100)/100Q[50:]=0# 计算它们之间的Wasserstein距离w_dist=wasserstein_distance(P,Q)print("Wasserstein distance:",w_dist) 在这个例子中,我们使用numpy库生成了两个100个元素的概...
如果你想在PyTorch中直接使用Wasserstein距离作为损失函数,可以使用scipy库中的wasserstein_distance函数,或者自己实现一个简单的版本。以下是一个例子: 使用scipy库 from scipy.stats import wasserstein_distance import torch def wasserstein_loss(y_pred, y_true): ...
from scipy.optimize import linprog def wasserstein_distance(p, q, D): A_eq = [] for i in range(len(p)): A = np.zeros_like(D) A[i, :] = 1 A_eq.append(A.reshape(-1)) for i in range(len(q)): A = np.zeros_like(D) A[:, i] = 1 A_eq.append(A.reshape(-1)) A...
为了更好地理解Wasserstein距离的概念,我们可以考虑一个简单的例子:假设我们有两个一维的概率分布P和Q,它们分别在区间[0,1]和[0.5,1.5]上均匀分布。我们可以使用Python和Scipy库来计算它们之间的Wasserstein距离。 import numpy as np from scipy.stats import wasserstein_distance ...
SciPy 是一个利用 Python 开发的科学计算库，其中包含了众多的科学计算工具。其中，SciPy 稀疏矩阵是其中...
# Autowired实现多个实现类 @Autowired 如何实现多个实现类 # 解决方案 @Service("a") public class A...
计算wasserstein距离 importnumpy as npfromscipy.statsimportwasserstein_distance p= [0,5,9] q= [2,5,7] w=wasserstein_distance(q,p)print(w)