import pandas as pd from numpy import * movies=pd.io.parsers.read_csv('F:\python练习/1movie_metadata.csv') movies.head() movies['genres'].head() from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf=TfidfVectorizer(stop_words='english') movies['genres']=movies['genres'].fillna('') tfidf_matrix=tfidf.fit_transform(movies['genres']) tfidf_matrix.shape from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel cosine_sim=linear_kernel(tfidf_matrix,tfidf_matrix) indices=pd.Series(movies.index,index=movies['movie_title']).drop_duplicates() def get_recommendation(title,consine_sim=cosine_sim): idx=indices[title] sim_scores=list(enumerate(cosine_sim[idx])) sim_scores=sorted(sim_scores,key=lambda x:x[1],reverse=True) sim_scores=sim_scores[1:11] movie_indices=[i[0]for i in sim_scores] return print(movies['movie_title'].iloc[movie_indices]) get_recommendation('Avatar?') 几个参数

这段代码中涉及到几个参数：
1. `stop_words='english'`：在使用TfidfVectorizer时，将英语中的常用词作为停用词，不进行考虑。
2. `fillna('')`：将数据框中的缺失值填充为一个空字符串。
3. `cosine_sim=linear_kernel(tfidf_matrix,tfidf_matrix)`：计算两个向量之间的余弦相似度，其中`tfidf_matrix`是通过TfidfVectorizer生成的特征矩阵。
4. `sim_scores=sim_scores[1:11]`：选择与输入电影最相似的前10个电影。

以上是这段代码中的几个参数的含义。

相关问题

import pandas as pd import numpy as np trainData = pd.read_csv(r'data\train.csv’)

这段代码可能会报错，出现错误提示"SyntaxError: invalid character in identifier"。

这个错误通常是由于在输入代码时，复制了特殊字符（如空格、制表符、换行符）或中文字符等非法字符，导致代码中出现了非法的标识符。解决方法是检查代码中的标识符是否正确，并去掉非法的字符。

另外，您提供的代码中，路径前的 r 应该去掉，否则也会报错。正确的写法应该是：

import pandas as pd 
import numpy as np 
trainData = pd.read_csv('data/train.csv')

import pandas as pd data = pd.read_csv('../data/movie_metadata.csv') UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xa8 in position 5663: invalid start byte

这个错误是由于pandas尝试使用UTF-8编解码读取CSV文件时遇到了无效的字节。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 指定正确的编码方式：尝试查看CSV文件的编码方式，并在读取时指定正确的编码方式。常见的编码方式包括UTF-8、latin-1等。例如，如果你知道文件使用的是latin-1编码，你可以使用以下代码来读取文件：

data = pd.read_csv('../data/movie_metadata.csv', encoding='latin-1')

2. 忽略错误行：在读取CSV文件时，你可以尝试指定`error_bad_lines=False`参数来忽略包含无效字节的行。这样可以跳过包含错误的行继续读取有效的行。

data = pd.read_csv('../data/movie_metadata.csv', error_bad_lines=False)

3. 使用其他工具进行转换：如果以上方法仍然无法解决问题，你可以尝试使用其他工具将文件转换为UTF-8编码或其他可被pandas正确解析的编码方式。例如，你可以使用文本编辑器将文件另存为UTF-8编码。

请注意，确保你了解源文件的正确编码方式，并选择适当的方法来解决问题。