推薦音樂藝術家（第二部分）
假設你是 Bruce Springsteen 的鐵粉——你可能還會喜歡哪些音樂藝術家？使用你在前一個練習得到的 NMF 特徵，配合餘弦相似度，找出相似的音樂藝術家。前一個練習的解答已經執行，因此 norm_features 是一個陣列，包含以列為單位的正規化 NMF 特徵。音樂藝術家的名稱已提供在清單 artist_names 中。
本練習屬於課程
Unsupervised Learning in Python
練習說明
- 匯入
pandas並命名為pd。 - 從
norm_features建立一個 DataFramedf，並使用artist_names作為索引。 - 使用
df的.loc[]存取子，選取'Bruce Springsteen'的那一列。將結果指定給變數artist。 - 對
df套用.dot()方法，與artist相乘，計算每一列與artist的內積。將結果儲存為similarities。 - 列印
similarities的.nlargest()結果，顯示與'Bruce Springsteen'最相似的藝術家。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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
____