python tfidf 余弦相似度的diamante

不太明白您的问题，不过如果您是想了解如何使用 Python 计算 TF-IDF 以及余弦相似度的话，可以参考以下代码：

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

# 语料库
corpus = [
    'This is the first document.',
    'This document is the second document.',
    'And this is the third one.',
    'Is this the first document?',
]

# 计算 TF-IDF 特征
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf = vectorizer.fit_transform(corpus)

# 计算余弦相似度矩阵
cosine_similarities = cosine_similarity(tfidf)

# 打印相似度矩阵
print(cosine_similarities)

上述代码中，我们使用 `TfidfVectorizer` 计算 TF-IDF 特征，并用 `cosine_similarity` 函数计算余弦相似度矩阵。最后，我们打印出了相似度矩阵。