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数据集
INDEX 3D studio Accountancy Cooking
3d modeling 1 0 0
IC auditor 0 1 0
Chef 0 1 0
import numpy as np
from sklearn.metrics import pairwise_distances
from scipy.spatial.distance import cosine
dist_out = 1-pairwise_distances(data_k_T, metric="cosine")
结果是数组的形式
0 1 2 3
1 1 0 0
2 0 1 0.65
3 0 0.65 1
如何将其转换为成对比较格式,我尝试使用 concat 和 reshape 但失败了。
Occ_s Occ_T Score
3d modeling 3d modeling 1
3d modeling IC auditor 0
3d modeling Chef 0.65
注意 - 矩阵非常大,这个余弦分数是虚构的。
最佳答案
我认为需要 DataFrame
构造函数指定列和索引,然后按 stack
reshape :
dist_out = 1-pairwise_distances(data_k_T, metric="cosine")
print (dist_out)
[[1. 0. 0.]
[0. 1. 1.]
[0. 1. 1.]]
df = pd.DataFrame(dist_out, index=data_k_T.index, columns=data_k_T.columns)
print (df)
3Dstudio Accountancy Cooking
3d modeling 1.0 0.0 0.0
IC auditor 0.0 1.0 1.0
Chef 0.0 1.0 1.0
out = df.stack(0).reset_index()
out.columns = ['Occ_s','Occ_T','Score']
print (out)
Occ_s Occ_T Score
0 3d modeling 3Dstudio 1.0
1 3d modeling Accountancy 0.0
2 3d modeling Cooking 0.0
3 IC auditor 3Dstudio 0.0
4 IC auditor Accountancy 1.0
5 IC auditor Cooking 1.0
6 Chef 3Dstudio 0.0
7 Chef Accountancy 1.0
8 Chef Cooking 1.0
Numpy 解决方案:
a = np.repeat(data_k_T.index, len(data_k_T.columns))
b = np.tile(data_k_T.columns, len(data_k_T))
c = dist_out.ravel()
out = pd.DataFrame({'Occ_s':a, 'Occ_T':b, 'Score':c})
print (out)
Occ_s Occ_T Score
0 3d modeling 3Dstudio 1.0
1 3d modeling Accountancy 0.0
2 3d modeling Cooking 0.0
3 IC auditor 3Dstudio 0.0
4 IC auditor Accountancy 1.0
5 IC auditor Cooking 1.0
6 Chef 3Dstudio 0.0
7 Chef Accountancy 1.0
8 Chef Cooking 1.0
关于python - 找到余弦相似度后重构数组,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51703019/
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