SciPy 教程 之 SciPy 空间数据 4
SciPy 空间数据
空间数据又称几何数据，它用来表示物体的位置、形态、大小分布等各方面的信息，比如坐标上的点。
SciPy 通过 scipy.spatial 模块处理空间数据，比如判断一个点是否在边界内、计算给定点周围距离最近点以及给定距离内的所有点。
距离矩阵
在数学中, 一个距离矩阵是一个各项元素为点之间距离的矩阵（二维数组）。因此给定 N 个欧几里得空间中的点，其距离矩阵就是一个非负实数作为元素的 N×N 的对称矩阵距离矩阵和邻接矩阵概念相似，其区别在于后者仅包含元素（点）之间是否有连边，并没有包含元素（点）之间的连通的距离的讯息。因此，距离矩阵可以看成是邻接矩阵的加权形式。
在生物信息学中，距离矩阵用来表示与坐标系无关的蛋白质结构，还有序列空间中两个序列之间的距离。这些表示被用在结构比对，序列比对，还有在核磁共振，X射线和结晶学中确定蛋白质结构。
欧几里得距离
在数学中，欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间"普通"（即直线）距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间。相关联的范数称为欧几里得范数。较早的文献称之为毕达哥拉斯度量。
欧几里得度量（euclidean metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在m维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离。
以下实例查看给定点之间的欧几里德距离：
实例
from scipy.spatial.distance import euclidean
p1 = (1, 0)
p2 = (10, 2)
res = euclidean(p1, p2)
print(res)
输出结果如下图所示：
9.21954445729
