python中是否有用于計(jì)算兩個(gè)字符串相似度的函數(shù)

linux環(huán)境下，沒有首先安裝python_Levenshtein，用法如下：

公司主營業(yè)務(wù)：成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、移動(dòng)網(wǎng)站開發(fā)等業(yè)務(wù)。幫助企業(yè)客戶真正實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)宣傳，提高企業(yè)的競爭能力。創(chuàng)新互聯(lián)是一支青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力澎湃、和諧高效的團(tuán)隊(duì)。公司秉承以“開放、自由、嚴(yán)謹(jǐn)、自律”為核心的企業(yè)文化，感謝他們對我們的高要求，感謝他們從不同領(lǐng)域給我們帶來的挑戰(zhàn)，讓我們激情的團(tuán)隊(duì)有機(jī)會(huì)用頭腦與智慧不斷的給客戶帶來驚喜。創(chuàng)新互聯(lián)推出豐縣免費(fèi)做網(wǎng)站回饋大家。

重點(diǎn)介紹幾個(gè)該包中的幾個(gè)計(jì)算字串相似度的幾個(gè)函數(shù)實(shí)現(xiàn)。

1. Levenshtein.hamming(str1, str2)

計(jì)算漢明距離。要求str1和str2必須長度一致。是描述兩個(gè)等長字串之間對應(yīng)位置上不同字符的個(gè)數(shù)。如

2. Levenshtein.distance(str1, str2)

計(jì)算編輯距離（也成Levenshtein距離）。是描述由一個(gè)字串轉(zhuǎn)化成另一個(gè)字串最少的操作次數(shù)，在其中的操作包括插入、刪除、替換。如

算法實(shí)現(xiàn) 參考動(dòng)態(tài)規(guī)劃整理：。

3. Levenshtein.ratio(str1, str2)

計(jì)算萊文斯坦比。計(jì)算公式 r = (sum - ldist) / sum, 其中sum是指str1 和 str2 字串的長度總和，ldist是類編輯距離

注意：這里的類編輯距離不是2中所說的編輯距離，2中三種操作中每個(gè)操作+1，而在此處，刪除、插入依然+1，但是替換+2

這樣設(shè)計(jì)的目的：ratio('a', 'c')，sum=2,按2中計(jì)算為（2-1）/2 = 0.5,’a','c'沒有重合，顯然不合算，但是替換操作+2，就可以解決這個(gè)問題。

4. Levenshtein.jaro(s1, s2)

計(jì)算jaro距離，

其中的m為s1, s2的匹配長度，當(dāng)某位置的認(rèn)為匹配 當(dāng)該位置字符相同，或者在不超過

t是調(diào)換次數(shù)的一半

5. Levenshtein.jaro_winkler(s1, s2)

計(jì)算Jaro–Winkler距離

python 里面有沒有比較兩個(gè)列表的函數(shù)？

僅限沒有重復(fù)的情況。

gt;gt;gt; a=[1,2,3,4,5,6]

gt;gt;gt; b=[1,2,3]

gt;gt;gt; set(a)-set(b)

set([4, 5, 6])

如果要考慮重復(fù)的話，就有點(diǎn)麻煩了：

from math import fabs

def compare(list1,list2):

nbsp;nbsp;nbsp;dict1=dict()

nbsp;nbsp;nbsp;dict2=dict()

nbsp;nbsp;nbsp;total = list(set(list1+list2))

nbsp;nbsp;nbsp;dif = []

nbsp;nbsp;nbsp;for i in list1:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;if str(i) in dict1:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;dict1[str(i)] += 1

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;else:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;dict1[str(i)] = 1

nbsp;nbsp;nbsp;for i in list2:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;if str(i) in dict2:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;dict2[str(i)] += 1

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;else:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;dict2[str(i)] = 1

nbsp;nbsp;nbsp;for i in total:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;if str(i) not in dict1 or str(i) not in dict2:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;if str(i) in dict1:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;for num in range(int(dict1[str(i)])):

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;dif.append(i)

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;else:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;for num in range(int(dict2[str(i)])):

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;dif.append(i)

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;else:

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;count = fabs(int(dict1[str(i)])-int(dict2[str(i)]))

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;for num in range(int(count)):

nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;nbsp;dif.append(i)

nbsp;nbsp;nbsp;return dif

a=[1,1,1,1,2,3,4,4,4,5,6,7,8,9]

b=[2,2,2,2,3,4,4,4,4,5,6,7,8,9,10,11]

print compare(a,b)

python使用了for,if,elif,else語句，定義一個(gè)比較大小的函數(shù)？

方法用錯(cuò)了, 首先不能是DataFrame的applymap方法 這個(gè)方法是對每一個(gè)元素進(jìn)行處理的

其次, 處理函數(shù)(你的func_wd)是接受一個(gè)值, 返回一個(gè)值, 不是接受一堆值然后循環(huán)

def func_wd(x) 這個(gè)x就是wd那一列中的某一個(gè)值, 里面直接分支返回就行了:

在map這個(gè)方法的時(shí)候, 用Series的apply:

data['wd'] = data['wd'].apply(fuc_wd)

這樣就行了

python怎么比較兩個(gè)字符串相等

可以直接使用python的內(nèi)建函數(shù)cmp()：

s1='hello'

s2='hell'

s3='hello?world'

s4='hello'

cmp(s1,s2)

#輸出結(jié)果為1

cmp(s1,s3)

#輸出結(jié)果為-1

cmp(s1,s4)

#輸出結(jié)果為0

當(dāng)前名稱：python中的比較函數(shù),python的函數(shù)和方法區(qū)別
文章鏈接：http://chinadenli.net/article16/dsshdgg.html

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