从函数定义来看：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.spatial.distance.cosine.html

scipy.spatial.distance.cosine(u, v, w=None)

但我的代码出现了一些错误：

from scipy import spatiald1 = [3,5,5,3,3,2]d2 = [1,1,3,1,3,2]weight_of_importance = [0.1,0.1,0.2,0.2,0.1,0.3]result = spatial.distance.cosine(d1, d2, weight_of_importance)print(result)

TypeError: cosine() 接受2个位置参数，但提供了3个

当我只输入2个参数时，它可以正常工作。但是这些特征具有不同的重要性权重。我该如何计算d1和d2的加权重要性相似度呢？

回答：

看起来这个参数是在SciPy v1.0.0中添加的。

在之前的版本0.19.1中没有这个参数。

摘自SciPy v1.0.0发布说明：

scipy.spatial 改进

scipy.spatial.distance中的许多距离度量增加了对权重的支持。