import pandas as pd from numpy import * food=pd.read_csv('hot-spicy pot.csv') food.head(10) food['taste'].head(5) import pandas as pd from numpy import * from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer #1.读取数据 print('Step1:read data...') food=pd.read_csv('hot-spicy pot.csv') food.head(10) #2.将菜品的描述构造成TF-IDF向量 print('Step2:make TF-IDF...') tfidf=TfidfVectorizer(stop_words='english') tfidf_matrix=tfidf.fit_transform(food['taste']) tfidf_matrix.shape #3.计算两个菜品的余弦相似度 print('Step3:compute similarity...') from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances cosine_sim=pairwise_distances(tfidf_matrix,metric="cosine") #推荐函数，输出与其最相似的10个菜品 def content_based_recommendation(name,consine_sim=cosine_sim): idx=indices[name] sim_scores=list(enumerate(cosine_sim[idx])) sim_scores=sorted(sim_scores,key=lambda x:x[1]) sim_scores=sim_scores[1:11] food_indices=[i[0]for i in sim_scores] return food['name'].iloc[food_indices] #4.根据菜名及特点进行推荐 print('Step4:recommend by name...') #建立索引，方便使用菜名进行数据访问 indices=pd.Series(food.index,index=food['name']).drop_duplicates() result=content_based_recommendation("celery") print(result)

这段代码是使用基于内容的推荐算法对热辣火锅菜品进行推荐。首先，读取了一个名为 'hot-spicy pot.csv' 的数据文件，然后将菜品的描述构造成TF-IDF向量，并计算了两个菜品的余弦相似度。接着，定义了一个推荐函数 content_based_recommendation()，它可以根据菜名及特点进行推荐。最后，使用菜名 "celery" 进行推荐，并输出了与其最相似的10个菜品。

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food=pd.read_csv('hot-spicy pot.csv')

这行代码是使用 Pandas 库中的 read_csv() 函数读取名为 'hot-spicy pot.csv' 的 CSV 格式文件，并将其存储到名为 food 的 Pandas 数据框中。CSV 文件是一种常见的以逗号分隔的文本文件格式，通常用于存储表格数据。在读取 CSV 文件时，可以使用 Pandas 库中的 read_csv() 函数，该函数可以自动将 CSV 文件转换为 Pandas 数据框。

## 获取数据 from sklearn.metrics import r2_score import statsmodels.api as sm import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_table('C:/Users/lb/Desktop/test/k-means_data.txt',sep='\t',engine="python",encoding = 'gbk') data.columns.values data.head()改为读取csv文件

可以使用`pd.read_csv()`函数读取csv文件。将代码中的`pd.read_table()`替换为`pd.read_csv()`，同时指定`delimiter`参数为逗号（默认值即为逗号），即可读取csv文件。下面是修改后的代码：

from sklearn.metrics import r2_score
import statsmodels.api as sm
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('C:/Users/lb/Desktop/test/k-means_data.txt', delimiter=',', encoding='gbk')
data.columns.values
data.head()