Question

取两个矩阵，分别是大小为mxn和pxn的arr1，arr2。我试图找到他们尊重的行的余弦距离作为mxp矩阵。基本上我想采用行的成对点积，然后除以每行规范的外积。

import numpy as np
def cosine_distance(arr1, arr2):
    numerator = np.dot(arr1, arr2.T)
    denominator = np.outer(
        np.sqrt(np.square(arr1).sum(1)),
        np.sqrt(np.square(arr2).sum(1)))
   return np.nan_to_num(np.divide(numerator, denominator))

我认为这应该返回一个mxn矩阵，其中的条目在[-1.0,1.0]中，但由于某种原因我得到了该区间的值。我认为我的其中一个不正常的功能正在做的事情不同于我的想法。

Answer 1

听起来你需要除以你的向量数组的L2范数的外积：

arr1.dot(arr2.T) / np.outer(np.linalg.norm(arr1, axis=1),
                            np.linalg.norm(arr2, axis=1))

e.g。

In [4]: arr1 = np.array([[1., -2., 3.],
                         [0., 0.5, 2.],
                         [-1., 1.5, 1.5],
                         [2., -0.5, 0.]])

In [5]: arr2 = np.array([[0., -3., 1.],
                         [1.5, 0.25, 1.]])

In [6]: arr1.dot(arr2.T)/np.outer(np.linalg.norm(arr1, axis=1),
                                  np.linalg.norm(arr2, axis=1))
Out[6]: 
array([[ 0.76063883,  0.58737848],
       [ 0.0766965 ,  0.56635211],
       [-0.40451992,  0.08785611],
       [ 0.2300895 ,  0.7662411 ]])

两个矩阵之间的余弦距离

1 个答案: