tfidf_matrix.shape这个代码是什么意思？

这行代码的意思是获取名为`tfidf_matrix`的矩阵的形状。具体来说，`.shape`是一个numpy数组属性，可以用来获取矩阵的行数和列数。在这种情况下，`tfidf_matrix.shape`将返回一个元组，其中第一个元素表示矩阵的行数，第二个元素表示矩阵的列数。这个元组的形式通常是`(行数, 列数)`。

相关问题

tfidf_matrix.shape是什么意思

tfidf_matrix.shape 是一个 Numpy 数组属性，用于获取矩阵的形状。它返回一个包含矩阵行数和列数的元组。例如，如果 tfidf_matrix 是一个形状为 (100, 500) 的矩阵，则 tfidf_matrix.shape 将返回 (100, 500)。第一个数字表示矩阵的行数，第二个数字表示矩阵的列数。在文本处理中，通常使用 tf-idf 算法计算文本数据的权重矩阵，并使用 tfidf_matrix.shape 来确定矩阵的大小以及在后续处理中使用的参数。

import pandas as pd from numpy import * movies=pd.io.parsers.read_csv('F:\python练习/1movie_metadata.csv') movies.head() movies['genres'].head() from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf=TfidfVectorizer(stop_words='english') movies['genres']=movies['genres'].fillna('') tfidf_matrix=tfidf.fit_transform(movies['genres']) tfidf_matrix.shape from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel cosine_sim=linear_kernel(tfidf_matrix,tfidf_matrix) indices=pd.Series(movies.index,index=movies['movie_title']).drop_duplicates() def get_recommendation(title,consine_sim=cosine_sim): idx=indices[title] sim_scores=list(enumerate(cosine_sim[idx])) sim_scores=sorted(sim_scores,key=lambda x:x[1],reverse=True) sim_scores=sim_scores[1:11] movie_indices=[i[0]for i in sim_scores] return print(movies['movie_title'].iloc[movie_indices]) get_recommendation('Avatar?') 几个参数

这段代码中涉及到几个参数：
1. `stop_words='english'`：在使用TfidfVectorizer时，将英语中的常用词作为停用词，不进行考虑。
2. `fillna('')`：将数据框中的缺失值填充为一个空字符串。
3. `cosine_sim=linear_kernel(tfidf_matrix,tfidf_matrix)`：计算两个向量之间的余弦相似度，其中`tfidf_matrix`是通过TfidfVectorizer生成的特征矩阵。
4. `sim_scores=sim_scores[1:11]`：选择与输入电影最相似的前10个电影。

以上是这段代码中的几个参数的含义。