fuzzywuzzy是一个Python库,用于计算两个序列之间的差异,使用Levenshtein距离度量。它主要用于字符串比较,但也可以用于其他类型的序列,如列表或元组。fuzzywuzzy的主要功能是计算两个序列的相似度,并返回一个介于0和100之间的分数,表示它们的相似程度。 如何下载fuzzywuzzy? 要下载fuzzywuzzy库,我们可以使用pip命令。打开终端...
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标准安装命令为：pip install fuzzywuzzy。此外，您也可以选择使用清华大学镜像进行安装，以提高下载速度：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple fuzzywuzzy。如果您在安装过程中遇到警告信息“UserWarning: Using slow pure-python SequenceMatcher. Install python-Levenshtein to remove this warning”...
fuzzywuzzy:模糊字符串匹配。官网 Levenshtein:快速计算编辑距离以及字符串的相似度。官网 pangu.py:在中日韩语字符和数字字母之间添加空格。官网 pypinyin:汉字拼音转换工具 Python 版。官网 shortuuid:一个生成器库,用以生成简洁的,明白的,URL 安全的 UUID。官网 simplejson:Python 的 JSON 编码、解码器。官网 unideco...
FuzzyWuzzy是一个简单易用的模糊字符串匹配工具包。它依据Levenshtein Distance算法,计算两个序列之间的差异。 Levenshtein Distance算法,又叫Edit Distance算法,是指两个字符串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符。一般来说,编辑...
Python字符串模糊匹配库FuzzyWuzzy 在计算机科学中,字符串模糊匹配(fuzzy string matching)是一种近似地(而不是精确地)查找与模式匹配的字符串的技术。换句话说,字符串模糊匹配是一种搜索,即使用户拼错单词或只输入部分单词进行搜索,也能够找到匹配项。因此,它也被称为字符串近似匹配。 字符串模糊搜索可用于各种应用程...
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只要有一点经验,大多数人都会知道他们是一样的。按照这种方法,我创建了一个包含100多对房间类型的小数据集,可以访问Github下载。 我们使用这个数据集测试Fuzzywuzzy的做法。换句话说,我们使用Fuzzywuzzy来匹配两个数据源之间的记录。 importpandasaspd df = pd.read_csv('../input/room_type.csv')...