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python - 找到余弦相似度后重构数组

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 09:10:26 34 4
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我有一个包含工作职业作为主要变量的数据框,对于每个职业来说,它是组成工作的一堆技能。我试图使用余弦作为距离度量来找到工作之间的余弦相似度。到目前为止,我设法获取余弦矩阵/数组,但是我无法将该数组返回为包含职业之间相似性的数据框。请参阅下面的数据集示例、我迄今为止使用的代码以及我想要获得的预期结果。

数据集

INDEX           3D studio      Accountancy       Cooking      

3d modeling 1 0 0
IC auditor 0 1 0
Chef 0 1 0

应用余弦相似

 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。

理想的结果是:

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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