python计算向量余弦
时间: 2023-04-10 19:03:01 浏览: 137
可以使用numpy库中的dot和norm函数来计算向量余弦,代码如下:
import numpy as np
def cos_sim(a, b):
return np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))
其中a和b是两个向量。
相关问题
python向量余弦相似度
好的,关于 Python 中向量余弦相似度的计算,可以使用 NumPy 库中的 dot() 和 norm() 函数来实现。具体步骤如下:
1. 导入 NumPy 库
```python
import numpy as np
```
2. 定义两个向量
```python
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
```
3. 计算向量的点积
```python
dot_product = np.dot(a, b)
```
4. 计算向量的模长
```python
norm_a = np.linalg.norm(a)
norm_b = np.linalg.norm(b)
```
5. 计算余弦相似度
```python
cos_sim = dot_product / (norm_a * norm_b)
```
最终得到的 cos_sim 即为两个向量的余弦相似度。
python 向量余弦相似度
Python中的向量余弦相似度是一种计算两个向量之间相似度的方法。它可以用于文本挖掘、自然语言处理等领域。向量余弦相似度的计算方法是通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们之间的相似度。具体来说,向量余弦相似度的计算公式为:cosine_similarity = (A·B) / (||A|| ||B||),其中A和B是两个向量,||A||和||B||分别表示它们的模长。在Python中,可以使用NumPy、SciPy和sklearn等库来实现向量余弦相似度的计算。