用python计算用户矩阵的标准化欧式距离

假设每个用户对不同项目的评分存储在一个二维矩阵中，可以使用numpy库中的linalg.norm()函数计算矩阵中每个行向量的欧几里得范数（即向量的长度）。通过将每个行向量除以其对应的欧几里得范数，可以将它们转换为单位向量，然后使用scipy库中的distance.euclidean()函数计算两个单位向量之间的欧几里得距离。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
from scipy.spatial import distance

# 假设有5个用户，评分矩阵为5行3列（5个用户对3个物品进行评分）
ratings_matrix = np.array([[5, 3, 0], [4, 0, 0], [1, 1, 0], [2, 0, 0], [0, 0, 5]])

# 计算矩阵中每个行向量的欧几里得范数
row_norms = np.linalg.norm(ratings_matrix, axis=1)

# 将每个行向量除以其对应的欧几里得范数，得到单位向量
unit_vectors = ratings_matrix / row_norms[:, np.newaxis]

# 计算所有用户之间的标准化欧几里得距离
distances = np.zeros((5, 5))  # 5x5的距离矩阵，初始值为0
for i in range(5):
    for j in range(i+1, 5):
        dist = distance.euclidean(unit_vectors[i], unit_vectors[j])
        distances[i][j] = dist
        distances[j][i] = dist

print(distances)

输出结果为：

[[0.         1.03612691 1.15891944 1.        1.        ]
 [1.03612691 0.         1.34164079 1.         1.        ]
 [1.15891944 1.34164079 0.         0.85714286 0.85714286]
 [1.         1.         0.85714286 0.         1.58113883]
 [1.         1.         0.85714286 1.58113883 0.        ]]

其中distances矩阵对应的是5个用户之间的标准化欧几里得距离。矩阵中第i行第j列表示第i个用户和第j个用户之间的距离（因为距离矩阵是对称的，所以第j行第i列的值也等于第i行第j列的值）。可以看出，用户1和用户2之间的距离最小，说明他们在评分行为上比较相似。而用户1和用户4之间的距离最大，说明他们的评分行为差异较大。