我正在尝试使用向量从向量列表中检索向量的最近邻居：
neigh = NearestNeighbors（metric ='cosine'）
neigh.fit（列表）
根据我已阅读并看到的内容，如果 vector1 和 vector2 在所有维度上均具有相同的精确值，则从这两个向量中检索到的距离将等于0 。我正在使用 kneighbors 方法来查找距离。
neigh.kneighbors（vector_input）
但是，在某些情况下（并非所有情况下），即使两个向量相等，检索到的距离也不等于0，而是一些很小的数字，例如2.34e-16。
len（[i代表i，zip中的j（如果i == j，则为vector_from_list，vector_input））返回列表的尺寸，这意味着每个i-index元素都等于i其他向量的-index元素。因此，如果我没记错的话，向量是完全相等的。
所有向量的dtype为np.float64
查找距离的方法不一致吗？还是我在scikit方法中忽略了某些东西（例如参数）？
答案 0 :(得分：1)
我认为这是预期的行为。
如果要使用距离等于零的条件，请考虑使用 numpy.isclose 。例如，
import numpy as np
a = 2.34e-16
b = 1.7e-14 # both tiny values, almost zero
print(a==b) # prints False
print(np.isclose(a,b)) # prints True
您可以通过设置函数的其他参数来设置所需的接近值。有关更多信息，请参见documentation。
或者，您也可以使用python的内置函数 math.isclose 。参见documentation。 例子
import math
a = 2.34e-16
b = 1.7e-14 # both tiny values, almost zero
print(math.isclose(a,b, abs_tol=1e-10)) # True