我想计算两个列表之间的余弦相似度，比如说，列表1是dataSetI，列表2是dataSetII。
假设dataSetI是[3,45,7,2]，dataSetII是[2,54,13,15]。列表的长度总是相等的。我想将余弦相似度报告为0到1之间的数。
dataSetI = [3, 45, 7, 2]
dataSetII = [2, 54, 13, 15]
def cosine_similarity(list1, list2):
# How to?
pass
print(cosine_similarity(dataSetI, dataSetII))
当前回答
你可以使用sklearn.metrics.pairwise docs中的cosine_similarity函数
In [23]: from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
In [24]: cosine_similarity([[1, 0, -1]], [[-1,-1, 0]])
Out[24]: array([[-0.5]])
其他回答
另一个版本，如果你有一个场景，你有一个向量列表和一个查询向量，你想要计算查询向量与列表中所有向量的余弦相似度，你可以用下面的方式一次性完成:
>>> import numpy as np
>>> A # list of vectors, shape -> m x n
array([[ 3, 45, 7, 2],
[ 1, 23, 3, 4]])
>>> B # query vector, shape -> 1 x n
array([ 2, 54, 13, 15])
>>> similarity_scores = A.dot(B)/ (np.linalg.norm(A, axis=1) * np.linalg.norm(B))
>>> similarity_scores
array([0.97228425, 0.99026919])
你可以使用sklearn.metrics.pairwise docs中的cosine_similarity函数
In [23]: from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
In [24]: cosine_similarity([[1, 0, -1]], [[-1,-1, 0]])
Out[24]: array([[-0.5]])
import math
from itertools import izip
def dot_product(v1, v2):
return sum(map(lambda x: x[0] * x[1], izip(v1, v2)))
def cosine_measure(v1, v2):
prod = dot_product(v1, v2)
len1 = math.sqrt(dot_product(v1, v1))
len2 = math.sqrt(dot_product(v2, v2))
return prod / (len1 * len2)
你可以在计算后四舍五入:
cosine = format(round(cosine_measure(v1, v2), 3))
如果你想让它真的很短，你可以使用下面的一行代码:
from math import sqrt
from itertools import izip
def cosine_measure(v1, v2):
return (lambda (x, y, z): x / sqrt(y * z))(reduce(lambda x, y: (x[0] + y[0] * y[1], x[1] + y[0]**2, x[2] + y[1]**2), izip(v1, v2), (0, 0, 0)))
如果你碰巧已经在使用PyTorch，你应该使用他们的cosessimilarity实现。
假设有两个n维的numpy。ndarray, v1和v2，即它们的形状都是(n，)。以下是如何获得它们的余弦相似度:
import torch
import torch.nn as nn
cos = nn.CosineSimilarity()
cos(torch.tensor([v1]), torch.tensor([v2])).item()
或者假设有两个numpy。ndarray w1和w2，它们的形状都是(m, n)。下面给你一个余弦相似度列表，每个都是w1中的一行和w2中的相应行之间的余弦相似度:
cos(torch.tensor(w1), torch.tensor(w2)).tolist()
另一个仅基于numpy的版本
from numpy import dot
from numpy.linalg import norm
cos_sim = dot(a, b)/(norm(a)*norm(b))
