字符串的相似性比较应用场合很多，像拼写纠错、文本去重、上下文相似性等。
评价字符串相似度最常见的办法就是：把一个字符串通过插入、删除或替换这样的编辑操作，变成另外一个字符串，所需要的最少编辑次数，这种就是编辑距离（edit distance）度量方法，也称为Levenshtein距离。海明距离是编辑距离的一种特殊情况，只计算等长情况下替换操作的编辑次数，只能应用于两个等长字符串间的距离度量。
其他常用的度量方法还有 Jaccard distance、J-W距离（Jaro–Winkler distance）、余弦相似性（cosine similarity）、欧氏距离（Euclidean distance）等。
python-Levenshtein 使用
使用 pip install python-Levenshtein 指令安装 Levenshtein
# -*- coding: utf-8 -*- import difflib # import jieba import Levenshtein str1 = "我的骨骼雪白 也长不出青稞" str2 = "雪的日子 我只想到雪中去si" # 1. difflib seq = difflib.SequenceMatcher(None, str1,str2) ratio = seq.ratio() print 'difflib similarity1: ', ratio # difflib 去掉列表中不需要比较的字符 seq = difflib.SequenceMatcher(lambda x: x in ' 我的雪', str1,str2) ratio = seq.ratio() print 'difflib similarity2: ', ratio # 2. hamming距离，str1和str2长度必须一致，描述两个等长字串之间对应位置上不同字符的个数 # sim = Levenshtein.hamming(str1, str2) # print 'hamming similarity: ', sim # 3. 编辑距离，描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数，在其中的操作包括 插入、删除、替换 sim = Levenshtein.distance(str1, str2) print 'Levenshtein similarity: ', sim # 4.计算莱文斯坦比 sim = Levenshtein.ratio(str1, str2) print 'Levenshtein.ratio similarity: ', sim # 5.计算jaro距离 sim = Levenshtein.jaro(str1, str2 ) print 'Levenshtein.jaro similarity: ', sim # 6. Jaro–Winkler距离 sim = Levenshtein.jaro_winkler(str1 , str2 ) print 'Levenshtein.jaro_winkler similarity: ', sim
输出：
difflib similarity1: 0.246575342466
difflib similarity2: 0.0821917808219
Levenshtein similarity: 33
Levenshtein.ratio similarity: 0.27397260274
Levenshtein.jaro similarity: 0.490208958959
Levenshtein.jaro_winkler similarity: 0.490208958959
到此这篇关于详解Python 字符串相似性的几种度量方法就介绍到这了。月亮，她等待着太阳下班后，带着一块广阔无垠的深蓝色的幕布，来到了充满喜怒哀乐的人间。随即把深蓝色的幕布抛向天空，撒出许多黄色的亮闪闪的珍珠——星星。然后静静的、 安详地观看人间在她工作期间的生活。她很轻松，没有忧愁，没有困意，独自呆在那么大的天空。就这样，每当我睡不着坐在窗前时，月亮，便成了我的知心朋友。我就和她诉说着我的心里话。更多相关详解Python 字符串相似性的几种度量方法内容请查看相关栏目，小编编辑不易，再次感谢大家的支持！
