``` def get_cos_similar(v1: list, v2: list): v3 = np.array(v1) + np.array(v2) return v3[v3 >= 2].size ```

这是一个名为 `get_cos_similar` 的 Python 函数，它接收两个参数：`v1` 和 `v2`，这两个参数都是列表类型。函数的主要目的是计算两个向量的余弦相似度，并以一种特殊的方式返回结果。

1. 首先，将 `v1` 和 `v2` 转换为 NumPy 数组（`np.array`），这样可以方便地进行数值运算。`np.array(v1)` 和 `np.array(v2)` 分别表示转换后的 v1 向量和 v2 向量。

2. 然后，将两个向量相加，得到它们的和向量 `v3`：

   v3 = np.array(v1) + np.array(v2)

3. 接下来，检查 `v3` 中的所有元素是否大于等于2：

   v3[v3 >= 2]

这是一个布尔数组，其中 `True` 对应于 `v3` 中大于等于2的值。

4. 最后，统计这个布尔数组中 `True` 值的数量，即满足条件的元素个数，这代表了在相加后的向量中，至少有两个向量分量同时大于或等于2的情况。这个数量就是所谓的“有效”部分的大小，因为通常认为两个向量的余弦相似度与它们在这些维度上的共同增益有关。

5. 函数返回的是这个有效部分的大小（非零元素个数）:

   return v3[v3 >= 2].size

总的来说，这个函数并不直接计算余弦相似度，而是通过一个间接的方式来判断两个向量在哪些维度上有较大的相似性（即同时增大）。

相关问题

def hbf_T(self): v1 = np.array([self.X1[0], self.X1[1]]) v2 = np.array([self.X1[2], self.X1[3]]) v3 = np.array([self.X1[4], self.X1[5]]) v4 = np.array([self.X1[6], self.X1[7]]) s1 = np.sum(v1 ** 2) s2 = np.sum(v2 ** 2) s3 = np.sum(v3 ** 2) s4 = np.sum(v4 ** 2) v1 = v1 / np.sqrt(s1) v2 = v2 / np.sqrt(s2) v3 = v3 / np.sqrt(s3) v4 = v4 / np.sqrt(s4) TT = np.vstack([v1, v2, v3, v4])在最后堆叠成TT时如何竖着堆叠竖直方向的堆叠应该如何修改

如果想要竖直方向的堆叠，可以使用`np.hstack`函数，将四个向量水平方向堆叠起来，然后对结果进行转置，即可得到竖直方向的堆叠。代码如下：

def hbf_T(self):
    v1 = np.array([self.X1[0], self.X1[1]])
    v2 = np.array([self.X1[2], self.X1[3]])
    v3 = np.array([self.X1[4], self.X1[5]])
    v4 = np.array([self.X1[6], self.X1[7]])
    s1 = np.sum(v1 ** 2)
    s2 = np.sum(v2 ** 2)
    s3 = np.sum(v3 ** 2)
    s4 = np.sum(v4 ** 2)
    v1 = v1 / np.sqrt(s1)
    v2 = v2 / np.sqrt(s2)
    v3 = v3 / np.sqrt(s3)
    v4 = v4 / np.sqrt(s4)
    TT = np.hstack([v1, v2, v3, v4]).T
    return TT

其中，`np.hstack([v1, v2, v3, v4])`将四个向量水平方向堆叠，结果为一个2x4的矩阵，然后对结果进行转置，得到4x2的矩阵，即为竖直方向的堆叠。

def hbf_T(self): # 将X1分成四个二维向量 v1 = np.array([self.X1[0], self.X1[1]]) v2 = np.array([self.X1[2], self.X1[3]]) v3 = np.array([self.X1[4], self.X1[5]]) v4 = np.array([self.X1[6], self.X1[7]]) # 计算每个向量的模的平方 s1 = np.sum(v1 ** 2) s2 = np.sum(v2 ** 2) s3 = np.sum(v3 ** 2) s4 = np.sum(v4 ** 2) # 将每个向量除以对应的模 v1 = v1 / np.sqrt(s1) v2 = v2 / np.sqrt(s2) v3 = v3 / np.sqrt(s3) v4 = v4 / np.sqrt(s4) # 将两个向量堆叠成2x2的矩阵 TT_1= np.vstack([v1, v3]).T TT_2= np.vstack([v2, v4]).T TT=np.vstack((TT_1,TT_2)) return TT如何将X1中的元素定义成a+bj的形式

假设X1中的元素为实数，可以将其转换为复数形式a+bj，其中b为实部，j为虚部单位。可以使用NumPy的complex函数将实部和虚部组合成复数形式。

例如，将第一个元素转换为1+2j的形式：

X1[0] = np.complex(1,2)

如果X1中的元素已经是复数形式，那么可以直接使用。