Python Hellinger公式解釋

我正在查找Hellinger之間的分佈之間的距離的一些公式，我發現一個（在Python中），我從來沒有見過類似的格式。我很困惑它是如何工作的。Python Hellinger公式解釋

def hellinger(p,q): 
    """Hellinger distance between distributions""" 
    return sum([(sqrt(t[0])-sqrt(t[1]))*(sqrt(t[0])-sqrt(t[1]))\ 
       for t in zip(p,q)])/sqrt(2.)

我從來沒有見過這種...格式。他們被一個for語句分開？我的意思是......這是甚麼工作？

來源

2017-08-17 user3026388

這constuct被命名爲[列表理解（https://docs.python.org/3/tutorial/datastructures.html#list-comprehensions）並且反斜槓用於續行。 – MaxPowers

Ohhhhhhhhhhhhhhhhhhhh這不是一個正斜槓 - 我是一個白癡，我很困惑。感謝您指出了這一點。雖然這並不能解除我的困惑 - 只有新的問題出現。 't'是在for語句中定義的，但它出現在它之前...... python如何支持它？ – user3026388

查看以上鍊接到列表理解文檔。然後你會明白它是如何工作的。 – MaxPowers

對於距離測量我有一個弱點，因此我做了一個notebook的Hellinger距離的一些實現。

關於你的問題，這個結構被稱爲list comrehension，反斜槓只是爲了續行。

這裏是沒有列表的理解可能上市：

def hellinger_explicit(p, q): 
    """Hellinger distance between two discrete distributions. 
     Same as original version but without list comprehension 
    """ 
    list_of_squares = [] 
    for p_i, q_i in zip(p, q): 

     # caluclate the square of the difference of ith distr elements 
     s = (math.sqrt(p_i) - math.sqrt(q_i)) ** 2 

     # append 
     list_of_squares.append(s) 

    # calculate sum of squares 
    sosq = sum(list_of_squares)  

    return sosq/math.sqrt(2)

來源

2017-08-18 10:33:53 MaxPowers

Python Hellinger公式解釋

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