python_levenshtein 的安装和使用

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hopevow
2017.07.18 23:11* 字数 134

windows 上的安装

在windows下安装python_levenshtein时如果提示error: Setup script exited with error: Microsoft Visual C++ 9.0 is required. Get it from http://aka.ms/vcpython27,只需要去http://aka.ms/vcpython27下载VCFORPYTHON27即可

常见用法

重点介绍几个该包中的几个计算字串相似度的几个函数实现。
1. Levenshtein.hamming(str1, str2)
计算汉明距离。要求str1和str2必须长度一致。是描述两个等长字串之间对应位置上不同字符的个数。如


2. Levenshtein.distance(str1, str2)
计算编辑距离(也成Levenshtein距离)。是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。如

算法实现 参考动态规划整理:http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/archive/2013/05/15/3080990.html
3. Levenshtein.ratio(str1, str2)
计算莱文斯坦比。计算公式 r = (sum - ldist) / sum, 其中sum是指str1 和 str2 字串的长度总和,ldist是类编辑距离
注意:这里的类编辑距离不是2中所说的编辑距离,2中三种操作中每个操作+1,而在此处,删除、插入依然+1,但是替换+2
这样设计的目的:ratio('a', 'c'),sum=2,按2中计算为(2-1)/2 = 0.5,’a','c'没有重合,显然不合算,但是替换操作+2,就可以解决这个问题。

4. Levenshtein.jaro(s1, s2)
计算jaro距离,

其中的m为s1, s2的匹配长度,当某位置的认为匹配 当该位置字符相同,或者在不超过

t是调换次数的一半
5. Levenshtein.jaro_winkler(s1, s2)
计算Jaro–Winkler距离

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