基于Numpy的余弦相似函数
是用于计算两个向量之间的余弦相似度的函数。余弦相似度是衡量两个向量方向上的相似程度的指标，它的取值范围在-1到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Numpy中，可以使用numpy.dot()函数计算两个向量的点积，使用numpy.linalg.norm()函数计算向量的范数。结合这两个函数，可以实现余弦相似函数的计算。
以下是一个基于Numpy的余弦相似函数的示例代码：
import numpy as np
def cosine_similarity(vector1, vector2):
dot_product = np.dot(vector1, vector2)
norm1 = np.linalg.norm(vector1)
norm2 = np.linalg.norm(vector2)
similarity = dot_product / (norm1 * norm2)
return similarity这个函数接受两个向量作为输入参数，然后计算它们之间的余弦相似度，并返回结果。
应用场景： 余弦相似度在文本相似度计算、推荐系统、图像处理等领域有广泛的应用。例如，在文本相似度计算中，可以使用余弦相似度来衡量两篇文章之间的相似程度，从而实现文本分类、信息检索等功能。
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