如何操作Python求向量的余弦值-创新互联
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余弦相似度衡量的是2个向量间的夹角大小,通过夹角的余弦值表示结果,因此2个向量的余弦相似度为:
余弦相似度的取值为[-1,1],值越大表示越相似。
向量夹角的余弦公式很简单,不在此赘述,直接上代码:
def cosVector(x,y): if(len(x)!=len(y)): print('error input,x and y is not in the same space') return; result1=0.0; result2=0.0; result3=0.0; for i in range(len(x)): result1+=x[i]*y[i] #sum(X*Y) result2+=x[i]**2 #sum(X*X) result3+=y[i]**2 #sum(Y*Y) #print(result1) #print(result2) #print(result3) print("result is "+str(result1/((result2*result3)**0.5))) #结果显示 cosVector([2,1],[1,1])
一个计算二维数组余弦值的例子:
#求余弦函数 def cosVector(x,y): if(len(x)!=len(y)): print('error input,x and y is not in the same space') return; result1=0.0; result2=0.0; result3=0.0; for i in range(len(x)): result1+=x[i]*y[i] #sum(X*Y) result2+=x[i]**2 #sum(X*X) result3+=y[i]**2 #sum(Y*Y) #print("result is "+str(result1/((result2*result3)**0.5))) #结果显示 return result1/((result2*result3)**0.5) #print("result is ",cosVector([2,1],[1,1])) #计算query_output(60,20)和db_output(60,20)的余弦值,用60*1的向量存储 cosResult= [[0]*1 for i in range(60)] for i in range(60): cosResult[i][0]=cosVector(query_output[i], db_output[i]) print(cosResult) -------------------------------------------------------------------------------------------- #计算query_output和db_output的余弦值,用60*1的向量存储 rows=query_output.shape[0] #行数 cols=query_output.shape[1] #列数 cosResult= [[0]*1 for i in range(rows)] for i in range(rows): cosResult[i][0]=cosVector(query_output[i], db_output[i]) #print(cosResult) #将结果存入文件中,并且一行一个数字 file=open('cosResult.txt','w') for i in cosResult: file.write(str(i).replace('[','').replace(']','')+'\n') #\r\n为换行符 file.close()
补充:python实现余弦近似度
方法一:
def cos(vector1,vector2):
dot_product = 0.0
normA = 0.0
normB = 0.0
for a,b in zip(vector1,vector2):
dot_product += a*b
normA += a**2
normB += b**2
if normA == 0.0 or normB==0.0:
return None
else:
return 0.5 + 0.5 * dot_product / ((normA*normB)**0.5) #归一化 从[-1,1]到[0,1]
方法二:
num = float(A.T * B) #若为行向量则 A * B.T denom = linalg.norm(A) * linalg.norm(B) cos = num / denom #余弦值 sim = 0.5 + 0.5 * cos #归一化 从[-1,1]到[0,1]
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