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Numpyでcos類似度の計算を高速化する - どこにでもいるSEの備忘録
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ただの小ネタです。 個人的にPythonを使っていてcos類似度を計算することがありました。 ただ、類似度を... ただの小ネタです。 個人的にPythonを使っていてcos類似度を計算することがありました。 ただ、類似度を計算したいペアの数が多いと結構時間がかかってしまっていました。 これを高速化するにはどうしたらよいか、いろいろ調べて試してみたのでそのメモです。 普通にcos類似度を計算する ペア数を巨大にする 高速化パターン vectorize ndarrayだけを使って計算 使用したノートブック 参考文献 感想 普通にcos類似度を計算する 正直にcos類似度を計算するとこんな感じに書くと思います。 import numpy as np def cos_sim(v1, v2): return np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2)) X = np.array([0.789, 0.515, 0.335,0]) Y = np