目录

 

1、欧式距离

2、曼哈顿距离

3、切比雪夫距离

4、马氏距离

1、欧式距离

欧几里得度量（educlidean metric），指在m维空间中两点之间的真实距离，或者向量的自然长度，即该点到原点的距离。



import numpy as np
dist = np.sqrt(np.sum(np.square(x-y)))

#或者
from scipy.spatial.distance import pdist
dist = pdist(np.vstack([x,y]))

2、曼哈顿距离

Manhattan Distance，也称为城市街区距离（City Block distance）。如果把欧式距离理解成点到点的直线距离，那么曼哈顿距离就指的是两点之间的实际距离（不一定是直线）。



import numpy as np
dist = np.sum(np.abs(x-y))

#或者
from scipy.spatial.distance import pdist
dist = pdist(np.vstack([x,y]),'cityblock')

3、切比雪夫距离

（Chebyshev Distance）



import numpy as np
dist = np.max(np.abs(x-y))

#or
from scipy.spatial.distance import pdist
dist = pdist(np.vstack([x,y]),'chebyshev')

4、马氏距离

（Mahalanobis Distance）

，其中S为协方差矩阵。

若协方差矩阵是单位矩阵，即各个样本向量之间独立同分布，则公式就变成了欧式距离：



若协方差矩阵是对角矩阵，公式就变成了标准化欧式距离:



import numpy as np

X = np.vstack([x,y])
X_T = X.T
S = np.cov(X)#两个维度之间协方差矩阵
SI = np.linalg.inv(S)#协方差矩阵的逆矩阵
n = XT.shape[0]#样本之间两两组合
dist = []
for i in range(0,n):
    for j in range(i+1,n):
        delta = X_T[i] - X_T[j]
        d = np.sqrt(np.dot(np.dot(delta,SI), delta.T))
        dist.append(d)

#or
from scipy.spatial.distance import pdist
X = np.vstack([x,y])
X_T = X.T
dist = pdist(X_T,'mahalanobis')


#标准化欧式距离

si = np.var(np.vstack([x,y]), axis=0, ddof=1)
dist = np.sqrt(((x-y) **2 /si).sum())
#or
dist = pdist(np.vstack([x,y]), 'seuclidean')

 

已知两点经纬度计算球面距离的公式，一搜一大堆，形式如下：



可是至于这个公式为什么是这样的，今天推导了一下，详细推导过程如下。首先画个图（图1），要不然空间想象能力差的话容易犯糊涂。首先对图1做个大致的说明，红色的半圆表示赤道，蓝色的圆弧表示本初子午线（也就是经度为0的子午线）。球最上方是北极点，点A和点B分别为要计算的两个点，坐标分别为A（jA,wA）和B（jB，wB）。



图1 示意图

 

再开始推导之前，我们需要在图中绘制一些辅助线，便于后面的描述和推导。如图1所示，A（jA,wA），B（jB,wB）两点分别为球面上的两点，坐标为经纬度表示。延A、B两点分别做垂直于赤道平面的垂线交赤道面为C、D两点。连接C、D两点，然后过A做CD的平行线交BD与点E。至此，所有的辅助线绘制完毕。假设地球为一个规则的圆球，半径为R（其实地球是一个椭球体，赤道的半径比极地的半径稍微大一点点）。

 

第一步：确定已知条件，

 



 

第二步：在直角和直角中有：



 

第三步：在平面ABCD中，有：



 

第四步：在直角中，使用勾股定理可以得到AB的直线长度。如下：



 

第五步：这里需要引入一个公式（5），就是大名鼎鼎的余弦定理，假设三角形的三个角为A,B,C，则有：



把上面的公式（1）、（2）、（3）、（5）带入（4）中，然后整理可以得到：



 

最后，通过整理得到AB之间的直线距离为：



 

第六步：我们已经知道AB的直线距离，那么AB的弧长距离可以先通过计算中对应的圆心角，然后用弧长公式计算出来。这里在依旧使用余弦定理公式（5），经过变形可以得到：

 



 

把式（6）带入式（7），化简得到：



 

最终，我们得到了一个关于圆心角的余弦值的公式：



 

第七步：知道圆心角，计算弧长的公式很简单，使用半径乘以圆心角（弧度单位）即可：



 

所以最后我们就得到了球面上AB的距离应该是：



最后使用公式（10）就可以编写代码来计算球面上任意两点间的最短距离了。这里使用的是一个规则的球来代替的椭球的，肯定会有误差的，一般都用这个公式来进行计算。代码就不写了，也就一两句话就出来了。最后需要注意的就是，需要把经纬度都化成弧度单位。

…………………………………………………华丽的分割线………………………………………………

……………………………………以下内容更新于2013年1月30日…………………………………………

昨天使用立体几何的知识推导了一下球面两点的距离公式，发现比较复杂，今天想到一个简单的方法，使用空间直角坐标系来推导，很方便。首先我们需要建立一个空间坐标系：在赤道平面内，X轴由球心O指向本初子午线，Y轴在赤道平面内垂直于X轴，Z轴垂直于赤道平面朝向北极。还是假设AB两点的经纬度坐标为：A（jA，wA），B（jB，wB）。由该坐标系的定义以及经纬度的定义可以把上面的AB两点的坐标转换为该坐标系中的坐标如下：



 

由两点距离公式可以得到AB的直线距离为：



 

对于球面上的任意一个点（X，Y，Z），都有：



 

把上面的公式整理就可以得到（下面用到了一个积化和差公式）：



 

好了，大功告成，是不是比用立体几何要简单的多。接下来就是用上面的弦长和弧长的关系来计算AB的弧长就可以了。

谈“点到直线距离公式”的向量推导方法 





贵州省黄平县旧州中学   杨胜万







　　在人教大纲版高二数学上册中,
关于点到直线距离公式的推导方法,
教材介绍了两种推导方法,
并
详细给出了利用直角三角形的面积公式推导得出点到直线的距离公式的具体过程。其实关于点到直线的距离公式的推导方法，除上述方法之外，还有其它很多方法，
在这些方法中，向量法（利用平面向量的有关知识来推导的方法）是一种行之有效的推导方法。其推导思路简单明了、运算量也较小。下面笔者给出向量法推导点到
直线的距离的具体过程，以供同行参考：

已知直线
：
和点
，
为点
到直线
的距离。现不妨设
且
，则直线
的斜率为
，其方向向量为
，从而易知其法向量
，又设点
为直线
上的任一点（如图所示），于是有：




由平面向量的有关知识，可得：



显然，当
或
时，上述公式仍成立。

上述推导方法利用了向量的数量积知识来进行推导出了点到直线的距离公式，这是一种比较重要有数学思想方法。我们还可将这种思想方法进一步推广到在立体几何中，如何利用空间向量解决求点到平面的距离问题。

思路：

将点的经纬度坐标转换三维的直角坐标
根据空间中向量乘积公式$a.b=|a|.|b|\cos{\theta}$，得到两个点之间的角度
再根据圆弧长与圆角之间的关系$l_{ab}=r\theta$，得到两个点的球面距离

如下所示



其中A、B是球面上的两个点，O是球心，平面XOY是赤道平面，X轴方向表示0度经线，Y轴方向表示90度经线，Z轴表示北极方向。

D是A点在赤道平面的投影, ∠AOD表示A点的维度$W_A$，∠XOD表示A点的经度$J_A$。

C是B点在赤道平面的投影, ∠BOC表示B点的维度$W_B$，∠XOC表示B点的经度$J_B$。
第1步：坐标转换
$x_A=|OD|.\cos{(∠XOD)}=|OA|.\cos{(∠AOD)}.\cos{(∠XOD)}=r.\cos{W_A}.\cos{J_A} \\
y_A=|OD|.\sin{(∠XOD)}=|OA|.\cos{(∠AOD)}.\sin{(∠XOD)}=r.\cos{W_A}.\sin{J_A} \\
z_A=|AD|=|OA|.\sin{(∠AOD)}=r.\sin{W_A}$
上面$r$表示地球半径， 同理可得B点的三维坐标

$x_B=|OC|.\cos{(∠XOC)}=|OB|.\cos{(∠BOC)}.\cos{(∠XOC)}=r.\cos{W_B}.\cos{J_B} \\
y_B=|OC|.\sin{(∠XOC)}=|OB|.\cos{(∠BOC)}.\sin{(∠XOC)}=r.\cos{W_B}.\sin{J_B} \\
z_B=|AD|=|OB|.\sin{(∠BOC)}=r.\sin{W_B}$
第2步：求解$\theta$角度
根据空间中向量乘积公式$\overrightarrow{OA}.\overrightarrow{OB}=|OA|.|OB|\cos{\theta}$，得到AB两个点之间的角度

$\cos{\theta}=\frac{\overrightarrow{OA}.\overrightarrow{OB}}{|OA|.|OB|}=\frac{\overrightarrow{OA}.\overrightarrow{OB}}{r^2}$
$\overrightarrow{OA}.\overrightarrow{OB}=x_A.x_B+y_A.y_B+z_A.z_B\\
	=r.\cos{W_A}.\cos{J_A}.r.\cos{W_B}.\cos{J_B} +\\
	r.\cos{W_A}.\sin{J_A} .r.\cos{W_B}.\sin{J_B} + r.\sin{W_A}.r.\sin{W_B}\\
	=r^2.\cos{W_A}.\cos{W_B}.(\cos{J_A}.\cos{J_B}+\sin{J_A}.\sin{J_B})+r^2.\sin{W_A}.\sin{W_B}\\
	=r^2.\cos{W_A}.\cos{W_B}.\cos({J_A-J_B}) +r^2.\sin{W_A}.\sin{W_B}$
得到
$\cos{\theta}=\cos{W_A}.\cos{W_B}.\cos({J_A-J_B}) +\sin{W_A}.\sin{W_B}$
第3步：求解AB两点的球面距离
根据圆弧长与圆角之间的关系$l_{ab}=r\theta$，得到

$l_{AB}=r.\theta=r.\arccos({\cos{W_A}.\cos{W_B}.\cos({J_A-J_B}) +\sin{W_A}.\sin{W_B}})$