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【Python NumPy】コサイン類似度の求め方 - Qiita
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X = np.array([0.789, 0.515, 0.335,0]) Y = np.array([0.832, 0.555,0,0]) # cos(X,Y) = (0.789×0.832)... X = np.array([0.789, 0.515, 0.335,0]) Y = np.array([0.832, 0.555,0,0]) # cos(X,Y) = (0.789×0.832)+(0.515×0.555)+(0.335×0)+(0×0)≒0.942 print(cos_sim(X, Y)) #=> 0.9421693704700748 # Define a function to calculate the dot product of two vectors. def dot_product(a, b): return sum(x * y for x, y in zip(a, b)) # Define a function to calculate the magnitude (norm or length) of a vector. def magnitude(vec