使用gensim.matutilsunitvec()函数实现向量的长度标准化

gensim.matutils.unitvec()函数用于对向量进行长度标准化。所谓长度标准化就是将向量转化为单位向量，使其长度为1。 这个函数接受一个一维或二维数组作为输入，并返回经过标准化处理后的向量。

下面是一个使用gensim.matutils.unitvec()函数的例子：

from gensim import matutils

# 定义一个向量
vector = [1, 2, 3, 4, 5]

# 对向量进行长度标准化
normalized_vector = matutils.unitvec(vector)

print(normalized_vector)

输出结果为：

[0.13483997 0.26967994 0.40451991 0.53935988 0.67419985]

在这个例子中，我们定义了一个长度为5的向量[1, 2, 3, 4, 5]。通过调用matutils.unitvec()函数对这个向量进行长度标准化，得到了长度标准化后的向量[0.13483997, 0.26967994, 0.40451991, 0.53935988, 0.67419985]。

注意：gensim.matutils.unitvec()函数对输入的向量进行了深复制，所以返回的标准化向量是一个新的对象。

如果输入的向量是一个二维数组，那么每一行将会被视为一个独立的向量，并分别进行长度标准化。以下是一个包含多个向量的二维数组的示例：

from gensim import matutils

# 定义一个二维数组
vectors = [
    [1, 2, 3, 4, 5],
    [2, 4, 6, 8, 10],
    [3, 6, 9, 12, 15]
]

# 对二维数组中的每个向量进行长度标准化
normalized_vectors = matutils.unitvec(vectors)

print(normalized_vectors)

输出结果为：

[[0.13483997 0.26967994 0.40451991 0.53935988 0.67419985]
 [0.13483997 0.26967994 0.40451991 0.53935988 0.67419985]
 [0.13483997 0.26967994 0.40451991 0.53935988 0.67419985]]

在这个例子中，我们定义了一个包含3个向量的二维数组。通过调用matutils.unitvec()函数对每个向量进行长度标准化，得到了长度标准化后的数组。注意到最终的结果是一个新的二维数组，其中每个向量都进行了长度标准化。