我有 Dask 来处理无法放入内存的大量向量，并使用 scikit-learn cosine_similarity 来计算这些向量之间的余弦相似度，即：
import dask.array as da
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
vectors = da.from_array(vectors, 10000)
sims_mat = cosine_similarity(vectors)
工作正常，但我不确定这样我是否有使用 Dask 的任何好处，或者我应该为 dask 数组寻找余弦相似函数
在我看来这应该没问题，因为如果你检查两者的文档dask and sklearn，你会发现两者都是建立在上面的numpy，它使用并行处理。
如果你真的只想使用 dask，你可以查看这个 repo：https://pypi.python.org/pypi/dask-distance https://pypi.python.org/pypi/dask-distance
它包括余弦相似度函数。
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