Question

说我有两个数组：

import numpy as np
arr1 = np.array(['faucet', 'faucets', 'bath', 'parts', 'bathroom'])
arr2 = np.array(['faucett', 'faucetd', 'bth', 'kichen'])

我希望计算arr2中字符串与arr1中字符串的相似度。

arr1是一组拼写正确的单词。

arr2是一个在单词词典中无法识别的单词数组。

我想返回一个矩阵，然后将其转换为pandas DataFrame。

我目前的解决方案（credit）：

from scipy.spatial.distance import pdist, squareform
from Levenshtein import ratio
arr3 = np.concatenate((arr1, arr2)).reshape(-1,1)
matrix = squareform(pdist(arr3, lambda x,y: ratio(x[0], y[0])))
df = pd.DataFrame(matrix, index=arr3.ravel(), columns=arr3.ravel())

输出：

            faucet   faucets      bath     parts  bathroom   faucett  \
faucet    0.000000  0.923077  0.400000  0.363636  0.285714  0.923077   
faucets   0.923077  0.000000  0.363636  0.500000  0.266667  0.857143   
bath      0.400000  0.363636  0.000000  0.444444  0.666667  0.363636   
parts     0.363636  0.500000  0.444444  0.000000  0.307692  0.333333   
bathroom  0.285714  0.266667  0.666667  0.307692  0.000000  0.266667   
faucett   0.923077  0.857143  0.363636  0.333333  0.266667  0.000000   
faucetd   0.923077  0.857143  0.363636  0.333333  0.266667  0.857143   
bth       0.222222  0.200000  0.857143  0.250000  0.545455  0.200000   
kichen    0.333333  0.307692  0.200000  0.000000  0.142857  0.307692   

           faucetd       bth    kichen  
faucet    0.923077  0.222222  0.333333  
faucets   0.857143  0.200000  0.307692  
bath      0.363636  0.857143  0.200000  
parts     0.333333  0.250000  0.000000  
bathroom  0.266667  0.545455  0.142857  
faucett   0.857143  0.200000  0.307692  
faucetd   0.000000  0.200000  0.307692  
bth       0.200000  0.000000  0.222222  
kichen    0.307692  0.222222  0.000000

此解决方案的问题：我浪费时间计算成对距离比率我已经知道正确拼写的单词。

我想要的是递交一个函数arr1和arr2（可以是不同的长度！）并输出一个矩阵（不一定是正方形）和比率。

结果看起来像这样（没有计算开销）：

>>> df.drop(index=arr1, columns=arr2)

           faucet   faucets      bath     parts  bathroom
faucett  0.923077  0.857143  0.363636  0.333333  0.266667
faucetd  0.923077  0.857143  0.363636  0.333333  0.266667
bth      0.222222  0.200000  0.857143  0.250000  0.545455
kichen   0.333333  0.307692  0.200000  0.000000  0.142857

Answer 1

我认为您正在寻找cdist：

- (uint32_t) computeCRC:(uint8_t *)message len:(NSUInteger)msgLen {

    uint32_t crcVal = 0, byteVal, mask;

    crcVal = 0xFFFFFFFF;
    for (int i=0; i<msgLen; i++) {
        byteVal = message[i];
        crcVal ^= byteVal;
        for (int j=7; j>=0; j--) {
            mask = -(crcVal&1);
            crcVal = (crcVal>>1)^(0xEDB88320 & mask);
        }
    }

    return ~crcVal;
}

结果：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist
from Levenshtein import ratio

arr1 = np.array(['faucet', 'faucets', 'bath', 'parts', 'bathroom'])
arr2 = np.array(['faucett', 'faucetd', 'bth', 'kichen'])

matrix = cdist(arr2.reshape(-1, 1), arr1.reshape(-1, 1), lambda x, y: ratio(x[0], y[0]))
df = pd.DataFrame(data=matrix, index=arr2, columns=arr1)

从两个可变长度的字符串数组返回相似矩阵（scipy选项？）

1 个答案: