在Python中，两个形状不同的数组的余弦距离是如何计算的？

在Python中，可以使用scipy库中的spatial.distance.cosine函数来计算两个形状不同的数组的余弦距离。

余弦距离是通过计算两个向量的夹角来衡量它们之间的相似性。具体计算步骤如下：

1. 导入scipy库中的spatial.distance模块：from scipy.spatial.distance import cosine
2. 定义两个形状不同的数组，例如数组A和数组B。
3. 使用cosine函数计算余弦距离：distance = cosine(A, B)
4. 这将返回两个数组之间的余弦距离，距离值越接近0表示两个数组越相似，距离值越接近1表示两个数组越不相似。

余弦距离的计算公式如下：

          A·B
distance = -----
          ||A|| * ||B||

其中，A·B表示数组A和数组B的点积（对应元素相乘后求和），||A||和||B||分别表示数组A和数组B的范数（即向量的长度）。

余弦距离的优势是可以忽略向量的绝对大小，只关注向量之间的夹角，因此适用于形状不同的数组之间的相似性比较。

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