三维坐标计算马氏距离(Python)

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前言

搜索这个标题时看到好多都是用二维数据算马氏距离，找了半天看到几个三维的，但语言是matlab，所以就写个python的记录一下。本文适用于知道这是个距离，不想了解公式，copy直接能用的情况。

代码 from scipy.spatial.distance import mahalanobis import numpy as np a = np.array([10,15,29]) b = np.array([15,46,13]) c = np.array([23,21,30]) d = np.array([11,9,35]) x = np.array([a,b,c,d]).T # 算b与d马氏距离 cov = np.cov(x) inv = np.linalg.inv(cov) # 一步一步算 res = (np.matmul(np.matmul((b-d) , inv),(b-d).T)) ** 0.5 print('res =', res) # 调包计算 dis = mahalanobis(b, d, cov) print('dis =', dis)

两种方法算出的res与dis一致，包的三个输入说明如下：在这里插入图片描述 mahalanobis包官方说明

参考链接

1.有三维数据案例+手动推导过程+matlab验算 2.有matlab版的马氏距离+剔除异常数据

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