Python数据分析学习笔记：计算向量夹角

酒城译痴无心剑

于 2019-10-22 16:16:38 发布

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分类专栏： Python编程天地文章标签：向量夹角

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本文是Python数据分析的学习笔记，主要探讨如何计算两个向量的夹角，以此来判断它们之间的相关性。当夹角为锐角时，表示正相关；钝角表示负相关；直角表示不相关；夹角为零度或180度则分别代表完全正相关和完全负相关。此外，还可结合相关系数进行更深入的理解。

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Python数据分析学习笔记：计算向量夹角

通过计算两个向量夹角了解两个向量之间的相关性。

# 计算向量夹角

import numpy as np

def included_angle(a, b):
    a_norm = np.sqrt(np.sum(a * a))
    b_norm = np.sqrt(np.sum(b * b))
    cos_value = np.dot(a, b) / (a_norm * b_norm)
    arc_value = np.arccos(cos_value)
    angle_value = arc_value * 180 / np.pi
    return angle_value

x = np.array([12.5, 15.3, 23.2, 26.4, 33.5, 34.4, 39.4, 45.2, 55.4, 60.9])
y = np.array([21.2, 23.9, 32.9, 34.1, 42.5, 43.2, 49.0, 52.8, 59.4, 63.5])
print('x =', x)
print('y =', y)
print('x与y的夹角：{:.1f}°'.format(included_angle(x, y)