Python中的字符串相似度
Python字符串相似度
利用difflib模块—实现两个字符串或文本相似度比较
首先导入difflib模块
import difflib
示例：
Str = '上海中心大厦' s1 = '大厦' s2 = '上海中心' s3 = '上海中心大楼'
print(difflib.SequenceMatcher(None, Str, s1).quick_ratio()) print(difflib.SequenceMatcher(None, Str, s2).quick_ratio()) print(difflib.SequenceMatcher(None, Str, s3).quick_ratio()) 0.5 0.8 0.8333333333333334
Python相似度评估
在评估相似度的时候，经常会用到“距离”：
1. 在计算图片的相似度时，我自己用到过余弦距离
有没有搞错，又不是学几何，怎么扯到夹角余弦了？各位看官稍安勿躁。几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。
(1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式：
(2)两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦
类似的，对于两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)，可以使用类似于夹角余弦的概念来衡量它们间的相似程度。
即：
夹角余弦取值范围为[-1,1]。夹角余弦越大表示两个向量的夹角越小，夹角余弦越小表示两向量的夹角越大。当两个向量的方向重合时夹角余弦取最大值1，当两个向量的方向完全相反夹角余弦取最小值-1。
import numpy as np
# 余弦相似度（法1）：
def cosin_distance2(vector1, vector2):
user_item_matric = np.vstack((vector1, vector2))
sim = user_item_matric.dot(user_item_matric.T)
norms = np.array([np.sqrt(np.diagonal(sim))])
user_similarity = (sim / norms / norms.T)[0][1]
return user_similarity
data = np.load("data/all_features.npy")
#sim = cosin_distance(data[22], data[828])
sim = cosin_distance2(data[22], data[828])
print(sim)
# 余弦相似度（法2）
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
a = np.array([1, 2, 8, 4, 6])
a1 = np.argsort(a)
user_tag_matric = np.vstack((a, a1))
user_similarity = cosine_similarity(user_tag_matric)
print(user_similarity[0][1])
# 余弦相似度（法3）
from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances
a = np.array([1, 2, 8, 4, 6])
a1 = np.argsort(a)
user_tag_matric = np.vstack((a, a1))
user_similarity = pairwise_distances(user_tag_matric, metric='cosine')
print(1-user_similarity[0][1])
需要注意的一点是，用pairwise_distances计算的Cosine distance是1-（cosine similarity）结果
2.欧式距离
欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式
# 1) given two data points, calculate the euclidean distance between them def get_distance(data1, data2): points = zip(data1, data2) diffs_squared_distance = [pow(a - b, 2) for (a, b) in points] return math.sqrt(sum(diffs_squared_distance))
3. 曼哈顿距离
从名字就可以猜出这种距离的计算方法了。想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另外一个十字路口，驾驶距离是两点间的直线距离吗？显然不是，除非你能穿越大楼。实际驾驶距离就是这个“曼哈顿距离”。而这也是曼哈顿距离名称的来源， 曼哈顿距离也称为城市街区距离(CityBlock distance)。
def Manhattan(vec1, vec2): npvec1, npvec2 = np.array(vec1), np.array(vec2) return np.abs(npvec1-npvec2).sum() # Manhattan_Distance,
4.切比雪夫距离
国际象棋玩过么？国王走一步能够移动到相邻的8个方格中的任意一个。那么国王从格子(x1,y1)走到格子(x2,y2)最少需要多少步？自己走走试试。你会发现最少步数总是max(| x2-x1 | , | y2-y1 | ) 步。有一种类似的一种距离度量方法叫切比雪夫距离。
def Chebyshev(vec1, vec2): npvec1, npvec2 = np.array(vec1), np.array(vec2) return max(np.abs(npvec1-npvec2)) # Chebyshev_Distance
5.闵可夫斯基距离
闵氏距离不是一种距离，而是一组距离的定义
#!/usr/bin/env python from math import* from decimal import Decimal def nth_root(value,n_root): root_value=1/float(n_root) return round(Decimal(value)**Decimal(root_value),3) def minkowski_distance(x,y,p_value): return nth_root(sum(pow(abs(a-b),p_value) for a,b in zip(x,y)),p_value) print(minkowski_distance([0,3,4,5],[7,6,3,-1],3))
6.标准化欧氏距离
标准化欧氏距离是针对简单欧氏距离的缺点而作的一种改进方案。标准欧氏距离的思路：既然数据各维分量的分布不一样，好吧！那我先将各个分量都“标准化”到均值、方差相等吧
def Standardized_Euclidean(vec1,vec2,v): from scipy import spatial npvec = np.array([np.array(vec1), np.array(vec2)]) return spatial.distance.pdist(npvec, 'seuclidean', V=None) # Standardized Euclidean distance # http://blog.csdn.net/jinzhichaoshuiping/article/details/51019473
7.马氏距离
def Mahalanobis(vec1, vec2): npvec1, npvec2 = np.array(vec1), np.array(vec2) npvec = np.array([npvec1, npvec2]) sub = npvec.T[0]-npvec.T[1] inv_sub = np.linalg.inv(np.cov(npvec1, npvec2)) return math.sqrt(np.dot(inv_sub, sub).dot(sub.T)) # MahalanobisDistance
8.编辑距离
def Edit_distance_str(str1, str2):
import Levenshtein
edit_distance_distance = Levenshtein.distance(str1, str2)
similarity = 1-(edit_distance_distance/max(len(str1), len(str2)))
return {'Distance': edit_distance_distance, 'Similarity': similarity}
# Levenshtein distance
其中，输入数据是两个同维度的数组
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