sklearn pairwise_distance函数的输入和输出形状是什么？

Question

我有两个形状向量（2400，）

我把它们组合成这样：

vecs = [matrix1, matrix2]
combined_matricies = np.array(vecs)
print("Combined shape:", combined_matricies.shape)

  

组合形状：（2,2400）

然后我跑

distance_mat = pairwise_distances(combined_matricies, metric="cosine").astype('float64')
print(distance_mat.shape)

  

（2,2）

为什么不是这个（2,2400）？

Answer 1

它给出了两个大小为2,400的向量之间的余弦。

所以基本上distance_mat[0, 0]和distance_mat[1, 1]为零，distance_mat[1, 0]和distance_mat[0, 1]都是两个大小为1 x 2,400的向量之间的余弦。

如果您想要按元素使用产品：

np.multiply(matrix1, matrix2)