两矩阵行向量余弦相似度计算向量化操作

余弦相似度计算：

1 ```math
2 \cos(\bf{v_1}, \bf{v_2}) = \frac{\left(
3 v_1 \times v_2 \right)}{||v_1|| * ||v_2|| }
4 
5 ```

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 1 ### 矩阵矢量化操作
 2 ### 按行计算余弦相似度
 3 ### 两矩阵计算相似度向量应为同维度
 4 ### 返回值RES为A矩阵每行对B矩阵每行向量余弦值
 5 ### RES[i,j] 表示A矩阵第i行向量与B矩阵第j行向量余弦相似度
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 7 def cosine_Matrix(_matrixA, _matrixB):
 8   import numpy
 9   _matrixA_matrixB = _matrixA * _matrixB.transpose()
10   ### 按行求和，生成一个列向量
11   ### 即各行向量的模
12   _matrixA_norm = numpy.sqrt(numpy.multiply(_matrixA,_matrixA).sum(axis=1))
13   _matrixB_norm = numpy.sqrt(numpy.multiply(_matrixB,_matrixB).sum(axis=1))
14   return numpy.divide(_matrixA_matrixB, _matrixA_norm * _matrixB_norm.transpose())
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16 ### 向量计算余弦相似度
17 ### 计算两向量余弦相似度
18 ### 返回_vec1和_vec2余弦相似度
19 ### 此处用于计算向量余弦相似度，验证矩阵相似度计算结果
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21 def cosine(_vec1, _vec2):
22   import numpy
23   return float(numpy.sum(_vec1*_vec2))/(numpy.linalg.norm(_vec1)*numpy.linalg.norm(_vec2))