python - 関数を Scipy/numpy マトリックスのすべての列にマップします

Question

40*4 の行列と40 要素Mのベクトルがあります。M の各列ベクトルとAの間のコサイン距離を計算したいと思います。A

本当にこんなこと書く必要ある？

 print [cosine(M[:,i],A) for i in range(A.shape[1])]

または、これを行う別のより良い方法はありますか？

ありがとう！

score 2 · Accepted Answer

scipy.spatial.distance.cosine実際にはベクトルに対してのみ機能するようです。ベクトル化された式を使用してコサイン距離を効率的に計算するには、次のようにします。

normM = np.sqrt((M ** 2).sum(axis=0))
normA = np.sqrt((A ** 2).sum())
cossim = np.dot(M.T, A) / (normM * normA)
dist = 1. - cossim

M.shape == (40,4)、A.shape == (4,)、およびどちらもではないと仮定しnp.matrixます。

score 2 · Accepted Answer

この質問によると、Numpy には行列の列を反復処理する Pythonic の方法があるようです。このように、次のように書くことができます。

print [cosine(column,A) for column in M.transpose()]

score 2 · Accepted Answer

おそらく、より機能的な方法はfunctools.partial、の 2 番目の引数をバインドしてcosineからA、を使用mapしてこのバインドされた関数をの列に適用することです。M

map(partial(cosine,v=A), M.transpose())

3 に答える 3