汉明在 Numpy 中

简介

汉明距离是指两个等长字符串在相同位置上的不同字符的个数。在信息编码、纠错、加密等领域都有广泛的应用。在 NumPy 中，可以使用 numpy.count_nonzero() 函数来实现两个数组的汉明距离计算。

代码示例

import numpy as np

def hamming_distance(x, y):
    """
    计算两个等长字符串的汉明距离

    参数：
    x -- numpy 数组
    y -- numpy 数组

    返回值：
    两个数组的汉明距离（int）
    """
    if x.shape != y.shape:
        raise ValueError('输入的两个数组长度不一致！')

    return np.count_nonzero(x != y)

x = np.array([1, 0, 1, 1, 0])
y = np.array([1, 1, 0, 0, 0])

print('数组 x 与数组 y 的汉明距离为：', hamming_distance(x, y))

解释

上述代码中，首先导入了 NumPy 库，并定义了一个 hamming_distance() 函数。这个函数接受两个参数 x 和 y，它们分别表示两个等长的数组，函数的返回值是它们的汉明距离。

在函数内部，首先使用 if 语句判断输入的两个数组长度是否一致，如果不一致则抛出一个异常。接着，我们调用了 numpy.count_nonzero() 函数来计算两个数组在相同位置上不同元素的个数，从而得到它们的汉明距离。最后在主函数中执行 hamming_distance() 函数，并输出结果。

输出结果

运行上述示例代码，得到以下输出结果：

数组 x 与数组 y 的汉明距离为： 3

总结

在 Python 中，可以通过 NumPy 库提供的 numpy.count_nonzero() 函数来计算两个等长数组的汉明距离。这个函数可以帮助程序员实现一些与信息编码、纠错、加密等领域相关的算法。