为什么这段代码def compare(text1, text2): similarities = [] text1 = ("text_new:\n", text_new) text2 = ("text_old:\n", text_old) for i in range(len(text1)): for j in range(len(text2)): tf_idf_vectorizer = TfidfVectorizer() tf_idf_vectors = tf_idf_vectorizer.fit_transform([text1[i], text2[j]]) cosine_similarities = cosine_similarity(tf_idf_vectors) similarities.append(cosine_similarities[0, 1]) print (similarities)结果不是逐一比较的结果？如何修改

这段代码中的问题在于它将两个文本列表 `text1` 和 `text2` 中的所有文本逐一进行了比较，而没有考虑它们之间的一一对应关系。因此，如果 `text1` 中有三个文本，而 `text2` 中只有两个文本，那么 `text1` 中的第三个文本将会和 `text2` 中的第一个文本进行比较，这显然是不正确的。

要解决这个问题，我们需要在两个循环中使用相同的索引值，来确保比较的是一一对应的文本。修改后的代码如下：

def compare(text1, text2):
    similarities = []
    for i in range(len(text1)):
        tf_idf_vectorizer = TfidfVectorizer()
        tf_idf_vectors = tf_idf_vectorizer.fit_transform([text1[i], text2[i]])
        cosine_similarities = cosine_similarity(tf_idf_vectors)
        similarities.append(cosine_similarities[0, 1])
    print(similarities)

这样，`text1` 和 `text2` 中的文本将会一一对应地进行比较，从而得到正确的结果。

相关问题

优化这段代码def compare(text1, text2): similarities = [] text1 = ("text_new:\n", text_new) text2 = ("text_old:\n", text_old) for i in range(len(text1)): for j in range(len(text2)): tf_idf_vectorizer = TfidfVectorizer() tf_idf_vectors = tf_idf_vectorizer.fit_transform([text1[i], text2[j]]) cosine_similarities = cosine_similarity(tf_idf_vectors) similarities.append(cosine_similarities[0, 1]) print (similarities)实现text1逐次与text2中的字符串逐一比较

可以考虑以下优化：

1. 将重复计算的部分提出来，只在循环外计算一次。比如，可以在循环外先实例化`TfidfVectorizer()`，然后在循环内只调用`fit_transform()`和`cosine_similarity()`。

2. 简化循环。可以使用`itertools.product()`函数来生成text1和text2的所有组合，避免使用嵌套循环。

3. 使用列表推导式代替显式循环。这样可以更简洁地实现循环逻辑。

优化后的代码如下：

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

def compare(text1, text2):
    tf_idf_vectorizer = TfidfVectorizer()
    tf_idf_vectors = tf_idf_vectorizer.fit_transform([text1, text2])
    similarities = [cosine_similarity(tf_idf_vectors[i], tf_idf_vectors[j])[0, 1]
                    for i, j in itertools.product(range(len(text1)), range(len(text2)))]
    print(similarities)

这样代码更简洁，也更高效。

优化这段代码def compare(): text1 = ("text_new:\n", text_new) text2 = ("text_old:\n", text_old) n = len(text2) similarities = [] for i in range(n): for j in range(i+1, n): tf_idf_vectorizer = TfidfVectorizer() tf_idf_vectors = tf_idf_vectorizer.fit_transform([text1, text2]) cosine_similarities = cosine_similarity(tf_idf_vectors) return cosine_similarities[0, 1]并增加test1与test2中的字符串逐一比较

可以尝试使用两层循环，分别对比text1和text2中的每一对字符串，然后将相似度存入similarities列表中。代码如下：

def compare(text1, text2):
    similarities = []
    for i in range(len(text1)):
        for j in range(len(text2)):
            tf_idf_vectorizer = TfidfVectorizer()
            tf_idf_vectors = tf_idf_vectorizer.fit_transform([text1[i], text2[j]])
            cosine_similarities = cosine_similarity(tf_idf_vectors)
            similarities.append(cosine_similarities[0, 1])
    return similarities

这样，compare()函数会返回一个包含所有字符串对相似度的列表similarities。你可以将text1和text2传入函数，然后查看输出结果，以了解它们之间的相似度。