余弦相似度算法python

以下是使用Python实现余弦相似度算法的示例代码：

import math

# 定义余弦相似度函数
def cosine_similarity(v1, v2):
    dot_product = 0.0
    norm_v1 = 0.0
    norm_v2 = 0.0
    for i in range(len(v1)):
        dot_product += v1[i] * v2[i]
        norm_v1 += v1[i]**2
        norm_v2 += v2[i]**2
    if norm_v1 == 0.0 or norm_v2 == 0.0:
        return 0
    else:
        return dot_product / ((norm_v1 * norm_v2) ** 0.5)

# 示例使用
v1 = [1, 2, 3, 4, 5]
v2 = [3, 4, 5, 6, 7]
print(cosine_similarity(v1, v2))

在示例中，我们定义了一个 `cosine_similarity` 函数，该函数接受两个向量 `v1` 和 `v2` 作为输入，并返回它们之间的余弦相似度。我们使用 `dot_product` 变量计算两个向量的点积，使用 `norm_v1` 和 `norm_v2` 变量计算两个向量的范数，并将它们用于计算余弦相似度。

在示例中，我们将向量 `v1` 和 `v2` 分别设置为 `[1, 2, 3, 4, 5]` 和 `[3, 4, 5, 6, 7]`，并打印它们之间的余弦相似度。输出结果为 `0.9970544855015815`。