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本篇内容主要讲解“如何操作Python 求向量的余弦值”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“如何操作Python 求向量的余弦值”吧!
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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])
#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
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]
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]
到此,相信大家对“如何操作Python 求向量的余弦值”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是创新互联建站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!