python计算l两个64维向量的余弦距离
时间: 2023-06-06 22:06:35 浏览: 62
可以通过 numpy 库中的 dot 函数,以及 linalg.norm 函数来计算两个向量的余弦距离,代码示例如下:
import numpy as np
v1 = np.random.rand(64) # 生成随机的 64 维向量
v2 = np.random.rand(64)
cos_sim = np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2)) # 计算余弦相似度
cos_dist = 1 - cos_sim # 计算余弦距离
print(cos_dist) # 输出余弦距离结果
相关问题
python opencv对两个图像计算余弦距离
在Python中使用OpenCV计算两个图像的余弦距离,可以先将两个图像分别转换为向量,然后计算它们之间的余弦距离。
具体实现步骤如下:
1. 导入必要的库
```
import cv2
import numpy as np
```
2. 读取两个图像并将其转换为灰度图像
```
img1 = cv2.imread('image1.png', 0)
img2 = cv2.imread('image2.png', 0)
```
3. 将图像转换为向量
```
vec1 = img1.flatten() # 将二维数组转换为一维数组
vec2 = img2.flatten()
```
4. 计算余弦距离
```
cos_distance = np.dot(vec1, vec2) / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2))
```
其中,`np.dot(vec1, vec2)`表示向量的点积,`np.linalg.norm(vec1)`表示向量的范数(即向量的长度)。
最后得到的`cos_distance`即为两个图像之间的余弦距离。该值越接近1,表示两个图像越相似;越接近0,表示两个图像越不相似。
计算两个txt文档中光谱的余弦距离的python代码
可以使用Python中的SciPy库中的spatial.distance.cosine函数来计算两个文本文件中光谱的余弦距离。具体代码如下:
```python
from scipy.spatial import distance
import string
def get_cosine_distance(file1, file2):
with open(file1) as f1, open(file2) as f2:
text1 = f1.read()
text2 = f2.read()
translator = str.maketrans('', '', string.punctuation)
text1 = text1.translate(translator)
text2 = text2.translate(translator)
vector1 = text1.lower().split()
vector2 = text2.lower().split()
# 去除停用词等无关词汇
vector1 = [word for word in vector1 if word not in stopwords]
vector2 = [word for word in vector2 if word not in stopwords]
# 构建词频向量
word_set = set(vector1).union(set(vector2))
vector1_dict = dict.fromkeys(word_set, )
vector2_dict = dict.fromkeys(word_set, )
for word in vector1:
vector1_dict[word] += 1
for word in vector2:
vector2_dict[word] += 1
# 计算余弦距离
vector1_list = [vector1_dict[word] for word in word_set]
vector2_list = [vector2_dict[word] for word in word_set]
cosine_distance = 1 - distance.cosine(vector1_list, vector2_list)
return cosine_distance
```
其中,file1和file2分别表示两个文本文件的路径,stopwords是一个停用词列表,可以根据实际情况进行修改。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)