我的目标是在 Julia中复制pdist()from的功能。SciPy我尝试使用Distances.jl包对观察之间的距离进行成对计算。但是，结果与下面提到的示例中看到的不同。

蟒蛇示例：

朱莉娅示例：

参考上面的例子：

1. pdist()来自SciPypython 的度量值是否默认设置为Euclidean()？
2. 我该如何解决这个问题，在 Julia 中复制结果？

请提出解决此问题的解决方案。

pdist() 的文档参考：--> https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.spatial.distance.pdist.html

提前致谢！！

矩阵约70000行6列，前两列是x、y坐标，后四列不参与计算……

代码是

distances = sklearn.metrics.pairwise.pairwise_distances(polygon_centers[:, 0:2], metric='euclidean', n_jobs=1)

Pycharm报Memory Error……这个欧几里得距离计算怎么办？

I am trying to create a pairwise DTW (Dynamic Time Warping) matrix in python. I have the below code already, but it is incorrect somehow. My current output is a matrix full of infinity, which is incorrect. I cannot figure out what I am doing incorrectly.

Current output is:

现在我正在使用 PySpark，想知道有没有办法在行之间进行成对距离。例如，有一个这样的数据集。

我很好奇，因为在熊猫中我使用了这行代码sklearn：

PySpark 怎么样，有内置的pairwise_distance吗？或在sparkml？

我根据（成对距离相关性）计算成对距离相关性，我想使用 numpy.einsum 使其更快，但我不知道如何？请帮我。

我有一个带有多个布尔列的熊猫数据框。我想找到所有这些列之间的成对重叠。重叠应该类似于两列之间的重叠比例，不包括两者都为零的情况。就像 Jaccard 分数一样，但我想排除两个元素都为零的情况。

数据框示例：

理想情况下，我想要这样的解决方案（来自这个类似的问题How to compute jaccardsimilarity from a pandas dataframe）：

仅排除两列中的两个元素均为 False 的情况。