假如我的数据是两组（3，651）的心拍数据，余弦相似度python代码怎么写

如果你有两组心率数据（例如两个时间序列列表），计算它们之间的余弦相似度通常涉及以下几个步骤。首先，你需要将数据归一化，然后计算向量的点积除以它们的模长的乘积。以下是使用Python和NumPy库来计算余弦相似度的一个简单示例：

import numpy as np

# 假设你有两个心率数据列表
data1 = [3, 651]  # 这里假设你的时间序列是一个二维数组，每行代表一次心跳
data2 = ...  # 同样的格式

# 将数据转换为NumPy数组并归一化
data1_normalized = data1 / np.linalg.norm(data1)
data2_normalized = data2 / np.linalg.norm(data2)

# 计算余弦相似度
cosine_similarity = np.dot(data1_normalized, data2_normalized)

print("两组心率数据的余弦相似度为:", cosine_similarity)

请注意，这里的数据格式假设每个列表对应一个独立的时间序列。如果数据不是这种形式，比如每个元素代表一次心跳的数值，那么处理方式可能会有所不同。

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机器学习中余弦相似度比对的方法和代码

在机器学习中，余弦相似度（Cosine Similarity）通常用于衡量两个非零向量之间的角度，常被用来评估文本、图像等数据集中的相似度或关联度。它的值范围从-1到1之间，其中1表示完全相同，0表示没有关系，而-1则表示方向相反。

计算余弦相似度的基本公式是：

\[ \text{cosine_similarity}(A, B) = \frac{A \cdot B}{\|A\| \|B\|} \]

这里 \( A \cdot B \) 表示向量A和B的点积（内积），\( \|A\| \) 和 \( \|B\| \) 分别是向量A和B的模长（长度）。

以下是一个简单的Python代码示例，使用scikit-learn库中的`cosine_similarity`函数：

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from scipy.spatial.distance import cosine

# 假设我们有两组二维向量
vector_a = [1, 2, 3]
vector_b = [4, 5, 6]

# 使用numpy创建矩阵进行批量比较
import numpy as np
vectors = np.array([vector_a, vector_b])

# 单个向量间的余弦相似度
similarity_single = cosine(vector_a, vector_b)

# 整个向量集合的余弦相似度矩阵
similarity_matrix = cosine_similarity(vectors)

print("单个向量间余弦相似度:", similarity_single)
print("向量集合相似度矩阵:\n", similarity_matrix)

在这个例子中，如果你有大量向量要比较，`cosine_similarity`函数会返回一个距离矩阵，每一行和每一列对应一对向量的相似度。

使用【python】写【文本相似度分析】的代码：Create a Sankey diagram with real data and clear definition of the system

要创建一个文本相似度分析的Sankey图，我们可以使用Python中的`networkx`库来构建网络图，然后结合`plotly`或`sankeymatic`等库来绘制Sankey图。以下是一个简单的步骤概述：

首先，确保已经安装了必要的库：

pip install networkx plotly

接下来，我们可以定义一个函数来计算两个文本之间的相似度（这里用余弦相似度为例）：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def calculate_similarity(text1, text2):
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    vectors = vectorizer.fit_transform([text1, text2])
    similarity_matrix = cosine_similarity(vectors)
    return similarity_matrix[0][1]

然后，假设我们有两组数据，其中包含源（例如文本1）和目标（例如文本2），以及它们之间的关系：

source_data = ["这是文本A", "这是文本B"]
target_data = ["这是另一个文本A", "这是文本C"]

similarities = [calculate_similarity(s, t) for s, t in zip(source_data, target_data)]

为了绘制Sankey图，我们将使用`sankeymatic`库。首先安装它：

pip install sankeymatic

接着，我们创建Sankey图并添加节点和边：

import sankeymatic as sm

# 创建Sankey图形实例
sankey = sm.Sankey()

# 添加节点
nodes = {i: f"文本{i}" for i in range(len(source_data))}

# 添加边，表示相似度
for i, (src, dst, sim) in enumerate(zip(source_data, target_data, similarities)):
    sankey.add_link(nodes[i], nodes[len(target_data)+i], value=sim)

# 设置标题和布局
sankey.set_title("文本相似度Sankey图")
sankey.to_notebook()  # 如果在Jupyter Notebook中
# 或者 sankey.show() if running outside Jupyter

运行这段代码后，你应该能看到一个实时更新的Sankey图，显示每个文本之间的相似度。