1，字

　　將字符以逗號，句號為一個(gè)段落，在對段落內(nèi)的字符同一字進(jìn)行對比

2，詞

　　同一詞語進(jìn)行對比

import difflib
def stri_similar(s1,s2):
    return difflib.SequenceMatcher(None,s1,s2).quick_ratio()
data1 = '你好啊'
data2 = '你好'
# for i in range(len(data1)):
#     s1 = data1[i]
#     s2 = data2[i]
#     print(stri_similar(s1,s2) )
# print(stri_similar(data1,data2) )

#相似比對比
#順序?qū)Ρ确ǎ簝蓚€(gè)列表按順序?qū)Ρ?缺點(diǎn)：計(jì)算量小 ； 優(yōu)點(diǎn)：相似度對比準(zhǔn)確度低
#遍歷對比法：一個(gè)列表遍歷另一個(gè)列表的全部，一段對比每一段。 缺點(diǎn)：計(jì)算量大 ； 優(yōu)點(diǎn)：相似度對比更有準(zhǔn)確度
d = ['長短搭配，', '盡量減少接頭，', '以節(jié)約鋼材。']
text = ['搭配，', '盡少接頭，', '以節(jié)約鋼材。']

def contrast(text,d):
    try:
        count = 0
        for i in range(len(text)): #遍歷段落
            count1 = 0
            if len(text[i]) > len(d[i]):
                c = text[i]
                t = d[i]
            else :
                c = d[i]
                t = text[i]

            for p in c: #遍歷段落字符
                if p in t:
                    count1 += 1
            count += count1/len(c)
        # print('{:.2f} {:.2%}'.format(count,count/len(text)))
        return count/len(text)
    except:
        print('報(bào)錯(cuò)：列表長度不一樣')
# contrast(text,d)

def contrast2(list1,list2):
    count = 0
    for i in list1:
        count1 = 0
        for t in list2:
            count1 += contrast([t],[i])
        count += count1
    print('總量：{:.2f} 相似度：{:.2%}'.format(count,count/len(list1)))
list1 = ['長短搭配，', '盡量減少接頭，', '以節(jié)約鋼材。']
list2 = ['長短搭配，','盡量減少接頭，']
contrast2(list1,list2)
# contrast(list1,list2)
word_list = []
s_vector = []
import jieba
s1 = '我喜歡你啊'
s2 = '我喜歡你'
def max_len(s1,s2):
    a,b = len(s1),len(s2)
    if a > b:
        data =s1
    else:
        data = s2
    return data
print(max_len(s1,s2) )
#第一種補(bǔ)零
#第二種中和
for i in list(jieba.cut(s1)):
    print(i)
def merge(s1,s2):
    word_list = list(jieba.cut(s1)) #詞典
    for i,d in list(jieba.cut(s2)):
        if i in word_list :
            continue
        else:
            word_list.append(i)
# 第一步
def vector(data): #詞典匹配 word_list
    for i in word_list:
        if i in list(jieba.cut(data)):
            s_vector.append(1)
        else:
            s_vector.append(0)
# 第二步
def cosine_Similarity(s1,s2): #余弦
    l,l1,l2 = 0,0,0
    for i,d in enumerate(s1):
        l += s1[i]*s2[i]
        l1 += s1[i]**2
        l2 += s2[i]**2
    return  l/((l1**0.5)*(l2**0.5))
def Euclidean_distance(s1,s2): #歐氏距離
    vector_list = 0
    for i,d in enumerate(s1):
        vector_list += (s1[i]-s2[i])**2
    return vector_list**0.5

print((2*2)**0.5,2**2)
s1 = [1,1,1,1,1]
s2 = [3,3,3,3,3]
d = Euclidean_distance(s1,s2)
print(d)
d = cosine_Similarity(s1,s2)
print(d)