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
时间: 2024-04-13 16:25:16 浏览: 11
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:
```python
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。
```python
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。