Python 计算二维数组余弦相似度 - 简洁教程

可以使用 numpy 库中的 cosine 函数计算两个向量的余弦相似度。首先将两个二维数组 reshape 为 (15,) 的向量，然后计算它们的余弦相似度。

示例代码如下：

import numpy as np

# 生成两个随机的二维数组
a = np.random.rand(15, 2)
b = np.random.rand(15, 2)

# 将二维数组 reshape 为向量
a = a.reshape(-1)
b = b.reshape(-1)

# 计算余弦相似度
cos_sim = np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))

print('余弦相似度为：', cos_sim)

输出结果类似于：

余弦相似度为： 0.8548917737642268