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获取映射值的余弦距离的有效方法(非DataFrame.apply)

获取映射值的余弦距离的有效方法是使用NumPy库中的cosine_similarity函数。该函数可以计算两个向量之间的余弦相似度，从而得到映射值的余弦距离。

余弦相似度是一种常用的相似度度量方法，它可以衡量两个向量之间的方向相似程度，而不考虑其大小。余弦相似度的取值范围在[-1, 1]之间，值越接近1表示两个向量越相似，值越接近-1表示两个向量越不相似。

在使用cosine_similarity函数时，需要将映射值转换为向量形式，可以使用词袋模型或者TF-IDF模型将映射值表示为向量。然后，通过调用cosine_similarity函数，传入两个向量作为参数，即可计算它们之间的余弦相似度。

以下是一个示例代码：

import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 假设有两个映射值
mapping_value1 = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}
mapping_value2 = {'A': 2, 'B': 4, 'C': 6}

# 将映射值转换为向量形式
vector1 = np.array(list(mapping_value1.values())).reshape(1, -1)
vector2 = np.array(list(mapping_value2.values())).reshape(1, -1)

# 计算余弦相似度
cosine_distance = 1 - cosine_similarity(vector1, vector2)[0][0]

print("映射值的余弦距离：", cosine_distance)

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