{"id":1113,"date":"2023-07-27T15:00:08","date_gmt":"2023-07-27T15:00:08","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/kosinusahnlichkeit-python\/"},"modified":"2023-07-27T15:00:08","modified_gmt":"2023-07-27T15:00:08","slug":"kosinusahnlichkeit-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/kosinusahnlichkeit-python\/","title":{"rendered":"So berechnen sie die kosinus\u00e4hnlichkeit in python"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Kosinus\u00e4hnlichkeit<\/strong> ist ein Ma\u00df f\u00fcr die \u00c4hnlichkeit zwischen zwei Vektoren eines inneren Produktraums.<\/span><\/p>\n

F\u00fcr zwei Vektoren A und B wird die Kosinus\u00e4hnlichkeit wie folgt berechnet:<\/span><\/p>\n

Kosinus\u00e4hnlichkeit<\/strong> = \u03a3A i<\/sub> B i<\/sub> \/ (\u221a\u03a3A i<\/sub> 2<\/sup> \u221a\u03a3B i<\/sub> 2<\/sup> )<\/span><\/p>\n

In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie die Kosinus\u00e4hnlichkeit zwischen Vektoren in Python mithilfe von Funktionen aus der NumPy-<\/a> Bibliothek berechnen.<\/span><\/p>\n

Kosinus\u00e4hnlichkeit zwischen zwei Vektoren in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n

Der folgende Code zeigt, wie die Kosinus\u00e4hnlichkeit zwischen zwei Arrays in Python berechnet wird:<\/span><\/p>\n

 from<\/span> numpy import<\/span> dot\nfrom<\/span> numpy. linalg<\/span> import<\/span> norm\n\n#define arrays\n<\/span>a = [23, 34, 44, 45, 42, 27, 33, 34]\nb = [17, 18, 22, 26, 26, 29, 31, 30]\n\n#calculate Cosine Similarity\n<\/span>cos_sim = dot<\/span> (a, b)\/( norm<\/span> (a)* norm<\/span> (b))\n\ncos_sim\n\n0.965195008357566\n<\/strong><\/pre>\n
 Die Kosinus\u00e4hnlichkeit zwischen den beiden Tabellen betr\u00e4gt 0,965195<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 Beachten Sie, dass diese Methode f\u00fcr zwei Arrays beliebiger L\u00e4nge funktioniert:<\/span><\/p>\n
 import numpy<\/span> as np<\/span>\nfrom<\/span> numpy import<\/span> dot\nfrom<\/span> numpy. linalg<\/span> import<\/span> norm\n\n#define arrays\n<\/span>a = np.random.randint(10, size= 100<\/span> )\nb = np.random.randint(10, size= 100<\/span> )\n\n#calculate Cosine Similarity\n<\/span>cos_sim = dot<\/span> (a, b)\/( norm<\/span> (a)* norm<\/span> (b))\n\ncos_sim\n\n0.7340201613960431<\/strong><\/pre>\n
 Dies funktioniert jedoch nur, wenn die beiden Arrays gleich lang sind:<\/span><\/p>\n
 import numpy<\/span> as np<\/span>\nfrom<\/span> numpy import<\/span> dot\nfrom<\/span> numpy. linalg<\/span> import<\/span> norm\n\n#define arrays\n<\/span>a = np.random.randint(10, size= 90<\/span> ) #length=90<\/span>\nb = np.random.randint(10, size= 100<\/span> ) #length=100<\/span>\n\n#calculate Cosine Similarity\n<\/span>cos_sim = dot<\/span> (a, b)\/( norm<\/span> (a)* norm<\/span> (b))\n\ncos_sim\n\nValueError<\/span> : shapes (90,) and (100,) not aligned: 90 (dim 0) != 100 (dim 0)\n<\/strong><\/pre>\n
 Kommentare<\/strong><\/span><\/h3>\n
 1.<\/strong> Es gibt mehrere M\u00f6glichkeiten, die Kosinus\u00e4hnlichkeit mit Python zu berechnen, aber wie dieser Stack Overflow-Thread<\/a> erkl\u00e4rt, erweist sich die in diesem Artikel erl\u00e4uterte Methode als die schnellste.<\/span><\/p>\n
 2.<\/strong> Weitere Informationen zur Kosinus\u00e4hnlichkeit finden Sie aufdieser Wikipedia-Seite<\/a> .<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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