使用Python計(jì)算兩個(gè)不同列表的相似度
更新時(shí)間：2023年07月28日 08:51:33 作者：袁袁袁袁滿
這篇文章主要介紹了使用Python計(jì)算兩個(gè)不同列表的相似度,Python數(shù)據(jù)開發(fā)工作中的需求兩個(gè)不同列表給出相似度，本文實(shí)現(xiàn)判斷數(shù)字類型相似度和字符串類型相似度，非常實(shí)用,需要的朋友可以參考下
數(shù)字類型相似度
可以使用余弦相似度來計(jì)算兩個(gè)列表的相似度。
具體步驟如下：
- 將兩個(gè)列表轉(zhuǎn)化為向量形式，即將列表中的元素作為向量的分量。
- 計(jì)算向量的點(diǎn)積。
- 計(jì)算向量的模長。
- 計(jì)算余弦值。
- 將余弦值作為相似度。
Python代碼實(shí)現(xiàn)：
import math
def cosine_similarity(list1, list2):
dot_product = sum([list1[i]*list2[i] for i in range(len(list1))])
norm1 = math.sqrt(sum([x**2 for x in list1]))
norm2 = math.sqrt(sum([x**2 for x in list2]))
similarity = dot_product / (norm1 * norm2)
return similarity
# 示例
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [3, 4, 5, 6, 7]
similarity = cosine_similarity(list1, list2)
print(similarity)輸出結(jié)果為：
0.9970544855015815
表示兩個(gè)列表的相似度很高。
字符串類型相似度
可以使用Jaccard相似度來計(jì)算兩個(gè)字符串列表的相似度。
Jaccard相似度是通過計(jì)算兩個(gè)集合的交集與并集之比來衡量它們的相似程度。具體步驟如下：
- 將兩個(gè)列表轉(zhuǎn)化為集合形式，即將列表中的元素作為集合的元素。
- 計(jì)算兩個(gè)集合的交集。
- 計(jì)算兩個(gè)集合的并集。
- 計(jì)算交集與并集之比。
- 將比值作為相似度。
Python代碼實(shí)現(xiàn)：
def jaccard_similarity(list1, list2):
set1 = set(list1)
set2 = set(list2)
intersection = len(set1.intersection(set2))
union = len(set1.union(set2))
similarity = intersection / union
return similarity
# 示例
list1 = ['apple', 'banana', 'orange']
list2 = ['apple', 'pear', 'peach']
similarity = jaccard_similarity(list1, list2)
print(similarity)輸出結(jié)果為：
0.25
表示兩個(gè)字符串列表的相似度較低。
到此這篇關(guān)于使用Python計(jì)算兩個(gè)不同列表的相似度的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python計(jì)算列表相似度內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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