根据其文档, for 的值metric
应该是可调用的(或特定固定集合的字符串)。在您的情况下,您可以通过
def cust_metric(k):
return lambda u, v: np.cumsum(np.gcd(u, v) * k)
我确实想象你的实际可调用对象从那一刻起看起来会有所不同,u
并且v
是二维数组,np.cumsum
返回一个数组,而可调用对象应该产生一个标量。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. ]])