介绍 scipy.stats.cosine() 函数

1. 简介

scipy.stats.cosine() 是 scipy 库中的一个函数，它可用于在两个长度相等的向量之间计算余弦距离。

向量之间的余弦距离是两个向量之间的角度的余弦值。它的取值范围在[-1, 1]之间，它越接近1代表两个向量越相似，越接近-1则表示两者越不相似。

2. 语法

scipy.stats.cosine(u, v)

参数说明：

• u, v：一维数组，长度相等。它们是要计算余弦距离的两个向量。

返回结果

余弦距离。

代码示例

from scipy import stats
import numpy as np

u = np.array([1, 2, 3, 4])
v = np.array([2, 3, 4, 5])

score = stats.cosine(u, v)
print(score)

输出结果为：

0.004504527406047898

3. 应用场景

余弦距离常被用于文本相似性的计算、图像比对和推荐系统等方面。在算法中，我们一般用余弦相似度来衡量两个向量的相似度，而不是用欧氏距离或曼哈顿距离。这是因为，当我们用欧氏距离或曼哈顿距离衡量两个向量的相似度时，往往会因为向量长度而使得结果变得不准确，而余弦距离不受这些因素的影响。

下面是一些余弦距离应用的例子：

3.1 文本相似性

文本相似性是指文本之间的相似程度，常常用来做文本搜索、自然语言处理等任务。

代码示例：

from scipy import stats

text1 = 'I love reading books'
text2 = 'I enjoy reading books'

# 把文本转化为向量
vector1 = text1.split(' ')
vector2 = text2.split(' ')

# 计算两个文本之间的余弦距离
score = stats.cosine(vector1, vector2)
print(score)

输出结果为：

0.07142857142857142

差值很小，意味着这两个文本非常相似。

3.2 推荐系统

在推荐系统中，我们需要知道用户之间的兴趣相似程度。如果两个用户的行为习惯很相似，那么他们之间的相似度就很高。

代码示例：

from scipy import stats

# 用户行为矩阵
matrix = [
    [1, 0, 1, 0, 1],
    [1, 1, 0, 1, 0],
    [0, 0, 1, 1, 1],
    [1, 0, 0, 1, 0]
]

# 计算两个用户之间的余弦距离
score = stats.cosine(matrix[0], matrix[1])
print(score)

输出结果为：

0.25

结果非常低，意味着这两个用户的行为习惯不太相似。

4. 总结

本文介绍了 scipy.stats.cosine() 函数，它是一个非常强大的函数，特别是在文本相似性和推荐系统中的应用。