解释代码dist=np.dot(feature1,feature2)/(np.linalg.norm(feature1)*np.linalg.norm(feature2)) ifdist>args.threshold:
时间: 2023-12-14 10:03:58 浏览: 43
这段代码计算了两个特征向量 `feature1` 和 `feature2` 之间的余弦相似度。具体来说,它进行了以下计算:
1. np.dot(feature1, feature2):计算 feature1 和 feature2 的点积。
2. np.linalg.norm(feature1):计算 feature1 的范数。
3. np.linalg.norm(feature2):计算 feature2 的范数。
其中,范数指的是向量的长度,计算公式为对向量所有元素的平方和开根号。因此,np.linalg.norm(feature1) 表示计算 feature1 向量的长度。
最后,将点积结果除以两个向量长度的乘积,得到的就是两个向量的余弦相似度。如果这个相似度大于设定的阈值 `args.threshold`,则认为这两个向量表示的内容相似。
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解释dist = np.linalg.norm(vec1)
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欧氏距离是一个计算向量之间距离的常用方法。它定义为向量各个元素差的平方和的平方根。具体而言,对于一个n维向量vec1,它的欧氏距离计算方式为:
dist = sqrt(vec1^2 + vec1^2 + ... + vec1[n-1]^2)
其中,sqrt表示开平方根操作。np.linalg.norm()函数会自动进行这个计算,并返回向量vec1的欧氏距离作为结果。
euclidean_dist = np.linalg.norm(np.diff(v_dv.reshape(-1, 5), axis=1), axis=1)
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