python 怎么調(diào)用余弦相似度函數(shù)

比如你在a.py的文件中定義了一個test(x,y)函數(shù)，在shell中調(diào)用的時候from a import testtest(x,y)

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python中怎么實(shí)現(xiàn)相似度的計(jì)算，比如：中國石油銷售有限公司--中國石油金屬有限公司，計(jì)算他們的相似度

#/usr/bin/env?python3

s1='中國石油銷售有限公司'.strip()

s2='中國石油金屬有限公司'.strip()

similar=sum([i==j?for?i,j?in?zip(s1,s2)])/len(s1)

print('相似度{:.2f}%'.format(similar*100))

[willie@bogon pys]$ python3 similar.py

相似度80.00%

如何使用python來判斷圖片相似度

from PIL import Imageimport os#import hashlib def getGray(image_file): tmpls=[] for h in range(0, image_file.size[1]):#h for w in range(0, image_file.size[0]):#w tmpls.append( image_file.getpixel((w,h)) ) return tmpls def getAvg(ls):#獲取平均灰度值 return sum(ls)/len(ls) def getMH(a,b):#比較100個字符有幾個字符相同 dist = 0; for i in range(0,len(a)): if a[i]==b[i]: dist=dist+1 return dist def getImgHash(fne): image_file = Image.open(fne) # 打開 image_file=image_file.resize((12, 12))#重置圖片大小我12px X 12px image_file=image_file.convert("L")#轉(zhuǎn)256灰度圖 Grayls=getGray(image_file)#灰度集合 avg=getAvg(Grayls)#灰度平均值 bitls=''#接收獲取0或1 #除去變寬1px遍歷像素 for h in range(1, image_file.size[1]-1):#h for w in range(1, image_file.size[0]-1):#w if image_file.getpixel((w,h))=avg:#像素的值比較平均值 大于記為1 小于記為0 bitls=bitls+'1' else: bitls=bitls+'0' return bitls''' m2 = hashlib.md5() m2.update(bitls) print m2.hexdigest(),bitls return m2.hexdigest()''' a=getImgHash("./Test/測試圖片.jpg")#圖片地址自行替換files = os.listdir("./Test")#圖片文件夾地址自行替換for file in files: b=getImgHash("./Test/"+str(file)) compare=getMH(a,b) print file,u'相似度',str(compare)+'%'

余弦相似度python實(shí)現(xiàn)

通過夾角的大小，來判斷向量的相似程度。夾角越小，就代表越相似。

余弦相似度是文本相似度度量中使用較多的一種方法，對于兩個向量X和Y，其對應(yīng)的形式如下：

X=（x1,x2...,xn）

Y=（y1,y2...,yn）

其向量的余弦相似度公式為：

X,Y對應(yīng)其中的A和B

python實(shí)現(xiàn)：

輸出結(jié)果：0.5000000000000001

結(jié)果越接近1，夾角就越接近0，代表越相似。

越趨近于-1，他們的方向越相反；接近于0，表示兩個向量近乎于正交

python中是否有用于計(jì)算兩個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：

重點(diǎn)介紹幾個該包中的幾個計(jì)算字串相似度的幾個函數(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。是描述兩個等長字串之間對應(yīng)位置上不同字符的個數(shù)。如

2. Levenshtein.distance(str1, str2)

計(jì)算編輯距離（也成Levenshtein距離）。是描述由一個字串轉(zhuǎn)化成另一個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

使用Python 制作對比圖片相似度的程序怎么比較？

就是給出以下幾個function的def 越多越好：

1、 red_average(Picture) 算出pic眾pixels的平均紅值 。

2、scale_red(Picture, int) 調(diào)整圖片紅值 并確保其不超過255 。

3、expand_width(Picture, int) ?。

4、reduce_width(Picture, int) 放大和縮小寬值 都是乘或者除的 ，distance(Pixel, Pixel) 以紅藍(lán)綠值為標(biāo)準(zhǔn) 計(jì)算兩個pixel之間的距離(類似于xyz坐標(biāo)軸中兩點(diǎn)距離)。

5、simple_difference(Picture,Picture) 簡單計(jì)算兩張圖片有多相似 不必考慮長寬。

6、smart_difference(Picture,Picture) 這個方程的步驟需為: 判斷圖片大小 。如必要 乘除高度 。 如必要 乘除寬度。 調(diào)整圖片顏色使之相同平均紅藍(lán)綠值 。

Python具有豐富和強(qiáng)大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言制作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地聯(lián)結(jié)在一起。常見的一種應(yīng)用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有時甚至是程序的最終界面)，然后對其中 有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而后封裝為Python可以調(diào)用的擴(kuò)展類庫。

文章題目：包含python相似度函數(shù)的詞條
轉(zhuǎn)載源于：http://chinadenli.net/article4/dsgdpoe.html

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