python基础教程：python代码如何实现余弦相似性计算

最新推荐文章于 2024-12-10 16:45:46 发布

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#python #编程语言

本文介绍了如何使用Python计算余弦相似性，从分词到计算词频向量，再到余弦值的求解，详细阐述了整个过程。同时分享了作者自学Python的经历和对程序员成长的看法。

@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号程序员学府
这篇文章主要介绍了python代码如何实现余弦相似性计算,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

A：西米喜欢健身

B：超超不爱健身，喜欢打游戏

step1:分词
A：西米／喜欢／健身

B：超超／不／喜欢／健身，喜欢／打／游戏

step2:列出两个句子的并集

西米／喜欢／健身／超超／不／打／游戏

step3:计算词频向量
A：[1,1,1,0,0,0,0]

B：[0,1,1,1,1,1,1]

step4:计算余弦值

在这里插入图片描述
余弦值越大，证明夹角越小，两个向量越相似。

step5:python代码实现

import jieba
import jieba.analyse
  
def words2vec(words1=None, words2=None):
  v1 = []
  v2

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Python实现余弦相似度计算-计算向量相似度

BUG？不存在的！

03-29

770

在上述示例中，我们使用了numpy库中的dot()函数计算向量的点积，然后使用linalg.norm()函数计算向量的范数。最后，用点积和向量范数的乘积除以余弦相似度的公式，计算出两个向量之间的余弦相似度。总结：本文介绍了如何使用Python计算向量之间的余弦相似度，同时提供了相关代码示例。余弦相似度是数据分析和机器学习领域中常用的相似度度量方法，可广泛应用于文本分类、推荐系统、图像分析等领域。首先，让我们了解一下余弦相似度的概念。余弦相似度通常用于计算两个非负向量之间的夹角余弦值，表示它们之间的相似性。

余弦相似度算法(python代码)

05-08

余弦相似度，又称为余弦相似性，是通过计算两个向量的夹角余弦值，来评估他们的相似度。 余弦相似度将向量根据坐标值，绘制到向量空间中，如常见的二维空间。 余弦相似度衡量的是2个向量间的夹角大小，通过夹角的余弦值表示结果，因此2个向量的余弦相似度为：计算公示：分子为向量A与向量B的点乘，父母为各自的L2相乘，即将所有维度值的平方相加后开方。 余弦相似度的取值为[-1,1]，值越大表示越相似调整余弦相似度 余弦相似度更多的是从方向上区分差异，但是对绝对的数值是不敏感的。 余弦相似度对数值的不敏感导致了结果的误差，需要修正这种不合理性，就出现了调整余弦相似度，即所有维度上的数值都减去一个均值

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Python-Python3实现的文章余弦相似度计算

08-10

Python3 实现的文章余弦相似度计算

基于python语言使用余弦相似性算法进行文本相似度分析

weixin_30767921的博客

07-09

1208

编写此脚本的目的：　　本人从事软件测试工作，近两年发现项目成员总会提出一些内容相似的问题，导致开发抱怨。一开始想搜索一下是否有此类工具能支持查重的工作，但并没找到，因此写了这个工具。通过从纸上谈兵到着手实践，还是发现很多大大小小的问题（一定要动手去做喔！），总结起来就是理解清楚参考资料、按需设计、多角度去解决问题。脚本进行相似度分析的基本过程：　　1、获取Bug数据。读取excel表，...

余弦相似度-python实现

Fairy

11-04

1291

参考知乎上一二三冲鸭同学的博客，根据自己理解对他的方法再实现一遍～ """ 计算两句话的余弦相似度 源文: 使用余弦相似度算法计算文本相似度 - 一二三冲鸭的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/43396514 """ import math from typing import List, Dict, AnyStr import jieba def separate(text_data: AnyStr) -> List: ret = jieba.

一段简单实现【余弦相似度】的python代码

sscssz的博客

07-14

1万+

#-*-coding:utf-8-*- def cos(vector1,vector2): dot_product = 0.0; normA = 0.0; normB = 0.0; for a,b in zip(vector1,vector2): dot_product += a*b normA += a*

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python代码如何实现余弦相似性计算

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这篇文章主要介绍了python代码如何实现余弦相似性计算,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 A：西米喜欢健身 B：超超不爱健身，喜欢打游戏 step1:...

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余弦相似性计算及python代码实现过程解析

01-21

A：西米喜欢健身 B：超超不爱健身，喜欢打游戏 step1:分词 A：西米／喜欢／健身 ...step5:python代码实现 import jieba import jieba.analyse def words2vec(words1=None, words2=None): v1 = [] v2 = [] t

python余弦相似度代码_Python中向量化余弦相似度计算

weixin_39665787的博客

12-09

288

这是一个天真的无循环，无开销(？)实现你所需要的。。。在from np.linalg import normres = 1 - np.dot(A/norm(A, axis=1)[...,None],(B/norm(B,axis=1)[...,None]).T)能否请您根据您的数据子集对其进行基准测试，并告诉我们它是否比scipy的余弦距离快？在上面的axis=1是基于这样一个假设，即向量是按行存储...

余弦相似文本算法——python实现

兰小莫的博客

10-30

2129

在地址匹配过程中，由于不同的数据源，地理坐标存在不少差异，但我们可以通过文本相似度去比较。越相似越说明两个地址是一样的。文本相似度算法很多，作为刚入门的一员，选择从余弦先入手，余弦通过向量公式计算应该是我们中学时代最熟的一个公式之一，选择它入门相对好理解些。两个文本cos计算从我的算法步骤说主要有4个：1、对两个文本进行分词，分词我用jieba分词的。2、获取两...

python简单实现余弦相似度算法

r081r096的博客

01-17

1204

这个函数首先计算两个向量的点积，然后分别计算它们的范数。最后，它将点积除以两个向量范数的乘积来得到余弦相似度。这种方法不依赖于外部库，适用于基本的 Python 环境。要在 Python 中实现余弦相似度算法，可以不使用任何特殊库，而是手动计算向量的点积和范数，然后应用余弦相似度的公式。

python 文本相似度_python实现的文本相似度算法（余弦定理）

weixin_39678426的博客

11-24

583

只对汉字进行相似度分析，以单个字为向量，然后每个字在章节中出现的次数，便是以此字向量的值。现在我们假设：章节1中出现的字为：Z1c1,Z1c2,Z1c3,Z1c4……Z1cn；它们在章节中的个数为：Z1n1,Z1n2,Z1n3……Z1nm；章节2中出现的字为：Z2c1,Z2c2,Z2c3,Z2c4……Z2cn；它们在章节中的个数为：Z2n1,Z2n2,Z2n3……Z2nm；其中，Z1c1和Z2c1...

【Python】使用Numpy实现余弦相似度计算

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cosθA⋅B∥A∥∥B∥cosθ∥A∥∥B∥A⋅BA⋅BA⋅BA⋅B表示向量的点积，即A1B1A2B2AnBnA1B1A2B2...AnBn∥A∥∥A∥∥A∥和∥B∥∥B∥∥B∥是向量的 L2 范数（即欧几里得长度）如果A123A=[1,2,3]A123B234B=[2,3,4]B234A⋅B1∗22∗3。

Python---计算余弦相似度

qq_41982466的博客

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python计算余弦相似度

余弦距离、欧氏距离和杰卡德（Jaccard）相似性度量的比较

u011734144的专栏

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1、余弦距离余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。向量，是多维空间中有方向的线段，如果两个向量的方向一致，即夹角接近零，那么这两个向量就相近。而要确定两个向量方向是否一致，这就要用到余弦定理计算向量的夹角。余弦定理描述了三角形中任何一个夹角和三个边的关系。给定三角形的三条边，可以使用余弦定理求出三角形各个角的角度。假定三角形的三条边为a，...

【转】余弦相似度及基于python的三种代码实现、与欧氏距离的区别

mao_mao37的博客

08-03

1536

1.余弦相似度可用来计算两个向量的相似程度对于如何计算两个向量的相似程度问题，可以把这它们想象成空间中的两条线段，都是从原点（[0, 0, ...]）出发，指向不同的方向。两条线段之间形成一个夹角，如果夹角为0度，意味着方向相同、线段重合；如果夹角为90度，意味着形成直角，方向完全不相似；如果夹角为180度，意味着方向正好相反。因此，我们可以通过夹角的大小，来判断向量的相似程度。夹角越小，就代表越相似。以二维空间为例，上图的a和b是两个向量，我们要计算它们的夹角θ。余弦定理告诉我们，可以用.

python word2vector计算相似度_Word2Vec 计算词语之间的余弦相似度

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python中常用的分析文档、计算词语相似度的包 —— Word2Vec函数；该函数在gensim.models.Word2Vec包内。分析文本和计算相似度有几个步骤：导入需要用到的库：#导入第三包importjiebaimportpandas as pdimportgensimfrom collections importCounterimportcsvimporttimefrom tqdm i...

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