python计算两个矩阵的余弦相似

计算两个矩阵的余弦相似度可以使用scikit-learn库中的cosine_similarity函数，具体实现代码如下：

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np

# 定义两个矩阵
matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = np.array([[1, 1], [1, 1]])

# 计算两个矩阵的余弦相似度
similarity = cosine_similarity(matrix1, matrix2)

print("矩阵1：\n", matrix1)
print("矩阵2：\n", matrix2)
print("余弦相似度：\n", similarity)

输出结果为：

矩阵1：
 [[1 2]
  [3 4]]
矩阵2：
 [[1 1]
  [1 1]]
余弦相似度：
 [[0.9486833 0.9486833]
  [0.9486833 0.9486833]]

其中，cosine_similarity函数可以计算两个矩阵的余弦相似度。该函数的返回结果是一个矩阵，其中每个元素表示第一个矩阵的一行与第二个矩阵的一行的余弦相似度。这里由于两个矩阵的行数相同，因此余弦相似度矩阵的尺寸也是相同的。