在Python中计算两个列表之间的余弦相似度可以使用scikit-learn库中的cosine_similarity函数来实现。该函数计算两个向量之间的余弦相似度,将其归一化到0到1的范围内。
以下是计算两个列表之间余弦相似度的代码示例:
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
def calculate_cosine_similarity(list1, list2):
# 将列表转换为矩阵形式,每个列表作为矩阵的一行
matrix = [list1, list2]
# 计算余弦相似度
similarity_matrix = cosine_similarity(matrix)
# 获取相似度值
similarity_score = similarity_matrix[0][1]
return similarity_score
该代码将两个列表转换为矩阵形式,并使用cosine_similarity函数计算相似度矩阵。然后从相似度矩阵中获取相似度值。注意,这个函数返回的是一个介于-1到1之间的值,可以使用0.5*(similarity_score+1)将其归一化到0到1的范围内。
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from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
def calculate_cosine_similarity(list1, list2):
# 将列表转换为矩阵形式,每个列表作为矩阵的一行
matrix = [list1, list2]
# 计算余弦相似度
similarity_matrix = cosine_similarity(matrix)
# 获取相似度值
similarity_score = similarity_matrix[0][1]
return similarity_score
# 示例数据
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [2, 3, 4]
similarity_score = calculate_cosine_similarity(list1, list2)
print("余弦相似度:", similarity_score)
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