如何解决使用cdist
我有两个数组列表，我想使用Euclidean / Manhattan / Cosine计算两个列表之间的距离（第一个列表中的第一个数组和第二个列表中的第一个数组，依此类推...）特征。这两个列表都包含大约1000个数组。我想为每个值获取一个值，以便可以使用距离得分基于阈值将特征分类为好/坏。
from scipy.spatial import distance
features1= [array([0,0.00261035]),array([0.033,0.11,0.08044308,0.5,0.3 ])]
features2 = [array([0,0.00215861]),array([0,0.01098017,0.00215914,0.7,0.9])]
dist = distance.cdist(features1,features2,'euclidean')
print(dist)
尝试执行此操作时出现值错误。
ValueError: XA must be a 2-dimensional array.
编辑： 我无法找出错误。 例如，在我的第一个例子中，如果我有两个大小为（512，），（380，）的数组 在第二个列表中，我有两个大小为（512，），（380，）的数组 我想比较对应的数组以获取距离分数。我也尝试使用linalg。
print(np.linalg.norm(np.subtract(features1,features2)))
我收到此错误。
ValueError: operands Could not be broadcast together with shapes (512,) (380,)
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