📚 Python基础教程：用Python实现余弦相似性计算✨
发布时间：2025-03-27 16:02:54来源：
在数据科学和自然语言处理领域，余弦相似性是一种常用的方法，用于衡量两个向量之间的相似程度。它通过计算两个向量夹角的余弦值来判断它们的相似性，值越接近1，表示两个向量越相似。那么，如何用Python实现这一功能呢？👇
首先，我们需要导入必要的库，如`numpy`，用于处理数学运算。接着，定义一个函数来计算余弦相似性，核心公式为：
```
cosine_similarity = dot(A, B) / (norm(A) norm(B))
```
其中，`dot`是点积，`norm`是向量的模长。
例如，假设我们有两个向量A=[1, 2, 3]和B=[4, 5, 6]，可以通过以下代码实现：
```python
import numpy as np
def cosine_similarity(A, B):
dot_product = np.dot(A, B)
norm_a = np.linalg.norm(A)
norm_b = np.linalg.norm(B)
return dot_product / (norm_a norm_b)
A = [1, 2, 3]
B = [4, 5, 6]
print(cosine_similarity(A, B)) 输出结果
```
掌握这个技巧后，你就可以轻松应用它来分析文本相似性或推荐系统啦！🌟
免责声明：本答案或内容为用户上传，不代表本网观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。 如遇侵权请及时联系本站删除。
