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python - 相同向量之间的余弦距离不等于 0

问题描述

我正在尝试从向量列表中检索向量的最近邻居，使用：

neigh = NearestNeighbors(metric='余弦')

neigh.fit(列表)

根据我的阅读和见证，如果vector1和vector2在所有维度上具有相同的精确值，则从这两个向量检索到的距离将等于 0。我正在使用kneighbors方法来查找距离。

neigh.kneighbors(vector_input)

但是，在某些情况下（并非所有情况），即使两个向量相等，检索到的距离也不等于 0，而是一些很小的数字，例如 2.34e-16。

len([i for i, j in zip(vector_from_list,vector_input) if i == j])返回列表的维度，这意味着每个 i-index 元素等于另一个向量的 i-index 元素。因此，如果我没记错的话，向量是完全相等的。

所有向量的 dtype 是 np.float64

求距离的方法不一致吗？还是我在 scikit 方法中忽略了某些东西（例如参数）？

标签： pythonnumpyscikit-learnnearest-neighbor

解决方案

我认为这是一种预期的行为。

如果要使用距离等于零的条件，请考虑使用numpy.isclose。例如，

import numpy as np

a = 2.34e-16
b = 1.7e-14 # both tiny values, almost zero
print(a==b) # prints False
print(np.isclose(a,b)) # prints True

您可以通过设置函数的其他参数来设置您希望该值有多接近。有关更多信息，请参阅文档。

或者，您也可以使用 python 的内置函数math.isclose。请参阅文档。例子，

import math

a = 2.34e-16
b = 1.7e-14 # both tiny values, almost zero
print(math.isclose(a,b, abs_tol=1e-10)) # True

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