ベクトル操作

なんか都度調べてるので

numpy の基本操作

これ Numpy & Pandas 行きが正しい

マスク

bool array を array に作用させて True の部分だけ得る

ary[mask] の反転は ary[~mask]

argsort, argmin, argmax は index が返る

ary[np.argsort(arr)] で実際にソートした結果になる

argsort

code:argsort

print(arr) # 3 1 4 1 5 9 2 6 5 3

print(np.argsort(arr)) # 1 3 6 0 9 2 4 8 7 5

np.argsort(arr)[0:3] だけ取れば上位3つ

Dataframe から array へ

各行が embedding 持っている時

np.stack(df['embedding'].to_numpy())

Series#to_numpy() だけだと array[list(...), list(...)] になるので

まとめて距離計算

scipy.spatial.distance.cdist

cdist(vec, vec, metric='cosine')

vec.shape が (n, d) のとき、(n, n) が返る、対自身の距離になる対角部分は 0

cdist の上三角行列が並んでる

cdist は squareform(pdist(...)) である?