Python 马氏距离求取函数详解

from numpy import *
import numpy
def get_mahalanobis(x, i, j):
    xT = x.T  # 求转置
    D = numpy.cov(xT)  # 求协方差矩阵
    invD = numpy.linalg.inv(D)  # 协方差逆矩阵
    assert 0 <= i < x.shape[0], "点 1 索引超出样本范围。"
    assert -1 <= j < x.shape[0], "点 2 索引超出样本范围。"
    x_A = x[i]
    x_B = x.mean(axis=0) if j == -1 else x[j]
    tp = x_A - x_B
    return numpy.sqrt(dot(dot(tp, invD), tp.T))

if __name__ == '__main__':
    # 初始化数据点集，或者从其它地方加载
    x = numpy.array([[3, 4], [5, 6], [2, 2], [8, 4]])
    # 求第0个点到均值之间的马氏距离（j为-1时代表均值）
    print(get_mahalanobis(x, 0, -1))
    # 求第0个点到第1个点之间的马氏距离
    print(get_mahalanobis(x, 0, 1))
    # 求第2个点到第3个点之间的马氏距离（索引从0开始算起）
    print(get_mahalanobis(x, 2, 3))