ПочатиПочніть безкоштовно

Рекомендуємо музичних виконавців, частина II

Припустімо, ви — великий прихильник Bruce Springsteen. Які ще музичні виконавці можуть вам сподобатися? Скористайтеся ознаками NMF з попередньої вправи та косинусною подібністю, щоб знайти подібних виконавців. Розв'язання попередньої вправи вже виконано, тож norm_features — це масив, що містить нормалізовані ознаки NMF у рядках. Імена музичних виконавців доступні у списку artist_names.

Ця вправа є частиною курсу

Наглядове навчання в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Імпортуйте pandas як pd.
  • Створіть датафрейм df з norm_features, використавши artist_names як індекс.
  • Скористайтеся аксесором .loc[] для df, щоб вибрати рядок 'Bruce Springsteen'. Присвойте результат змінній artist.
  • Застосуйте метод .dot() датафрейму df до artist, щоб обчислити скалярний добуток кожного рядка з artist. Збережіть результат у змінній similarities.
  • Виведіть результат методу .nlargest() для similarities, щоб показати виконавців, найбільш подібних до 'Bruce Springsteen'.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Import pandas
____

# Create a DataFrame: df
df = ____

# Select row of 'Bruce Springsteen': artist
artist = df.loc[____]

# Compute cosine similarities: similarities
similarities = ____

# Display those with highest cosine similarity
____
Редагувати та запускати код