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在pandas数据帧中获取成对余弦相似度

,可以使用pandas和scikit-learn库来实现。

首先,导入所需的库:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

然后,创建一个包含数据的pandas数据帧:

代码语言:txt
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data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [2, 4, 6, 8, 10],
        'C': [3, 6, 9, 12, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

接下来,使用cosine_similarity函数计算数据帧中每对列的余弦相似度:

代码语言:txt
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similarity_matrix = cosine_similarity(df.T)

这将返回一个相似度矩阵,其中每个元素表示对应列之间的余弦相似度。

如果想要获取某一对列的余弦相似度,可以使用以下代码:

代码语言:txt
复制
column1 = 'A'
column2 = 'B'
similarity = similarity_matrix[df.columns.get_loc(column1)][df.columns.get_loc(column2)]

这将返回列'A'和列'B'之间的余弦相似度。

成对余弦相似度可以用于许多应用场景,例如推荐系统、文本相似度分析、图像处理等。

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注意:本答案中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商,如有需要,请自行查询相关信息。

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