Question

我有一个包含多个向量的DataFrame，每个向量有3个条目。每行都是我表示的向量。我需要计算每个向量之间的余弦相似度。将其转换为矩阵表示更好还是DataFrame本身有更简洁的方法？

以下是我尝试过的代码。

import pandas as pd
from scipy import spatial
df = pd.DataFrame([X,Y,Z]).T
similarities = df.values.tolist()

for x in similarities:
    for y in similarities:
        result = 1 - spatial.distance.cosine(x, y)

Answer 1

您可以直接使用sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity。

<强>演示

import numpy as np; import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 2, (3, 5)))

df
##     0  1  2  3  4
##  0  1  1  1  0  0
##  1  0  0  1  1  1
##  2  0  1  0  1  0

cosine_similarity(df)
##  array([[ 1.        ,  0.33333333,  0.40824829],
##         [ 0.33333333,  1.        ,  0.40824829],
##         [ 0.40824829,  0.40824829,  1.        ]])

Answer 2

您可以从 sklearn.metrics.pairwise 导入 pairwise_distances 并传递要计算余弦相似度的数据帧，还可以传递超参数 metric='cosine'，因为默认情况下，度量超参数是设置为“欧几里得”。

演示

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 5, (3, 5)))

df
##      0   1   2   3   4
## 0    4   2   1   3   2
## 1    3   2   0   0   1
## 2    3   3   4   2   4

pairwise_distances(df,metrics='cosine)
##array([[2.22044605e-16, 1.74971353e-01, 1.59831950e-01],
   [1.74971353e-01, 0.00000000e+00, 3.08976681e-01],
   [1.59831950e-01, 3.08976681e-01, 0.00000000e+00]])

Python中Dataframe中每行之间的余弦相似度

2 个答案: