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在 Python 中,如何將 numpy 數(shù)組與矩陣的每一行進(jìn)行比較以選擇與向量最相似的行?

在 Python 中,如何將 numpy 數(shù)組與矩陣的每一行進(jìn)行比較以選擇與向量最相似的行?

千巷貓影 2023-06-20 16:24:03
例如,如果我有一個(gè) 1D array[91, 119, 161, 203, 259]和一個(gè) 2D array [[90,120,160,200,260], [95,115,165,204,255]],我如何確定后者的哪一行更適合前者?在這種情況下,它將是第一行,因?yàn)榇蠖鄶?shù)數(shù)字僅相差 1,而在第二行中,大多數(shù)數(shù)字相差 4。此外,向量與第一行之間的 RMSE 為 1.612,而對(duì)于第二行它是 3.606。
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尚方寶劍之說

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距離度量有很多,但余弦是衡量向量相似性的一個(gè)很好的方法。您可以用來scipy.spatial.distance.cosine求余弦距離。您需要具有最小余弦距離的向量。


在代碼中:


import numpy as np

from scipy.spatial.distance import cosine


v = np.array([91, 119, 161, 203, 259])

matrix = np.array([[90,120,160,200,260], [95,115,165,204,255]])

assert np.argmin([cosine(v, row) for row in matrix]) == 0


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反對(duì) 回復(fù) 2023-06-20
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