python 读取csv文件数据并计算每行数据相似性

要计算每行数据的相似性，你需要使用一些自然语言处理技术来处理文本数据。以下是一个示例代码，可以读取CSV文件，将每行数据转换为文本，并计算它们之间的相似性：

import csv
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 读取CSV文件
with open('data.csv', 'r') as csvfile:
    reader = csv.reader(csvfile)
    rows = [row for row in reader]

# 将每行数据转换为文本
texts = [' '.join(row) for row in rows]

# 计算TF-IDF特征向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
vectors = vectorizer.fit_transform(texts)

# 计算余弦相似度
similarities = cosine_similarity(vectors)

# 打印相似度矩阵
print(similarities)

这里使用了`TfidfVectorizer`和`cosine_similarity`两个函数来计算相似性。`TfidfVectorizer`将文本转换为TF-IDF特征向量，而`cosine_similarity`计算向量之间的余弦相似度。最后，我们打印相似度矩阵，其中每个元素表示两行数据之间的相似度。