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Python编程：如何计算两个不同类型列表的相似度

Python编程：如何计算两个不同类型列表的相似度 摘要 在编程中，经常需要比较两个列表的相似度，尤其是当这两个列表包含不同类型的元素时。...本文将介绍如何使用Python计算两个不同类型列表的相似度，包括数字类型和字符串类型的情况。我们将深入探讨这些方法，并提供代码示例，帮助您更好地理解并应用这些技巧。...引言 在实际项目中，我们常常需要比较两个不同类型列表的相似度。例如，当我们需要分析用户行为或者比较文本数据时，就需要用到这样的技巧。...小结 本文介绍了如何计算两个不同类型列表的相似度，包括数字类型和字符串类型的情况。我们涵盖了各种相似度计算方法，并提供了相应的Python代码示例。...表格总结 类型 相似度算法 数字类型 欧几里得距离、曼哈顿距离 字符串类型 Levenshtein距离、Jaccard相似度 总结与未来展望 通过本文的学习，读者可以掌握如何计算两个不同类型列表的相似度

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    如何计算两个字符串之间的文本相似度?

    前言 Jaccard 相似度 Sorensen Dice 相似度系数 Levenshtein 汉明距离 余弦相似性 总结 参考文章 前言 最近好久没有写文章了，上一篇文章还是九月十一的时候写的，距今已经两个月了...指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。 简单的说，就是用编辑距离表示字符串相似度, 编辑距离越小，字符串越相似。...我们使用了** 1 - ( 编辑距离 / 两个字符串的最大长度） ** 来表示相似度，这样可以得到符合我们语义的相似度。...首先是余弦相似性的定义： 余弦相似性通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。...两个向量有相同的指向时，余弦相似度的值为 1；两个向量夹角为 90°时，余弦相似度的值为 0；两个向量指向完全相反的方向时，余弦相似度的值为-1。这结果是与向量的长度无关的，仅仅与向量的指向方向相关。

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    如何计算两个字符串之间的文本相似度?

    前言 Jaccard 相似度 Sorensen Dice 相似度系数 Levenshtein 汉明距离 余弦相似性 总结 参考文章 前言 最近好久没有写文章了，上一篇文章还是九月十一的时候写的，距今已经两个月了...指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。 简单的说，就是用编辑距离表示字符串相似度, 编辑距离越小，字符串越相似。...我们使用了** 1 - ( 编辑距离 / 两个字符串的最大长度） ** 来表示相似度，这样可以得到符合我们语义的相似度。...首先是余弦相似性的定义： 余弦相似性通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。...两个向量有相同的指向时，余弦相似度的值为 1；两个向量夹角为 90°时，余弦相似度的值为 0；两个向量指向完全相反的方向时，余弦相似度的值为-1。这结果是与向量的长度无关的，仅仅与向量的指向方向相关。

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    关联线探究，如何连接流程图的两个节点

    如果你用过流程图绘制工具，那么可能会好奇节点之间的连接线是如何计算出来的： 不要走开，跟随本文一起来探究一下吧。...首先起点和终点两个点肯定是必不可少的，以下图为例，假设我们要从左上角的矩形顶部中间位置连接到右下角的矩形顶部中间位置： 接下来我们定两个原则： 1.连接线尽量不能和图形的边重叠 2.连接线尽量不能穿过元素...，回溯算法很简单，因为不是本文的重点，所以就不详细介绍了，有兴趣的可以阅读回溯（DFS）算法解题套路框架。...A*算法和回溯算法有点相似，但是不是盲目的挨个遍历一个点周围的点，而是会从中找出最有可能的点优先进行尝试，完整的算法过程描述如下： 1.创建两个数组，openList存放待遍历的点，closeList存放已经遍历的点...1.连接线突破了包围框 如上图所示，垂直部分的连接线显然离元素过近，虽然还没有和元素重叠，但是已经突破了包围框，更好的连接点应该是右边两个，下图的情况也是类似的： 解决方法也很简单，前面我们实现了一个判断线段是否穿过或和起终点元素重叠的方法

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    使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

    其中调用的Python函数需要使用pandas.Series作为输入并返回一个具有相同长度的pandas.Series。...具体执行流程是，Spark将列分成批，并将每个批作为数据的子集进行函数的调用，进而执行panda UDF，最后将结果连接在一起。...下面的示例展示如何创建一个scalar panda UDF，计算两列的乘积： import pandas as pd from pyspark.sql.functions import col, pandas_udf...函数的输入和输出都是pandas.DataFrame。输入数据包含每个组的所有行和列。 将结果合并到一个新的DataFrame中。...这里，由于pandas_dfs()功能只是选择若干特征，所以没有涉及到字段变化，具体的字段格式在进入pandas_dfs()之前已通过printSchema()打印。

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    使用Dask DataFrames 解决Pandas中并行计算的问题

    如何将20GB的CSV文件放入16GB的RAM中。 如果你对Pandas有一些经验，并且你知道它最大的问题——它不容易扩展。有解决办法吗? 是的-Dask DataFrames。...因此，我们将创建一个有6列的虚拟数据集。第一列是一个时间戳——以一秒的间隔采样的整个年份，其他5列是随机整数值。 为了让事情更复杂，我们将创建20个文件，从2000年到2020年，每年一个。...接下来，让我们看看如何处理和聚合单个CSV文件。 处理单个CSV文件 目标:读取一个单独的CSV文件，分组的值按月，并计算每个列的总和。 用Pandas加载单个CSV文件再简单不过了。...这是一个很好的开始，但是我们真正感兴趣的是同时处理多个文件。 接下来让我们探讨如何做到这一点。 处理多个CSV文件 目标:读取所有CSV文件，按年值分组，并计算每列的总和。...最后，可以将它们连接起来并进行聚合。

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    Python在Finance上的应用6 ：获取是S&P 500的成分股股票数据

    在之前的Python教程中，我们介绍了如何获取感兴趣的公司名单（在我们的案例中是S&P 500指数），现在我们将收集所有这些公司的股票数据。...在这里，我将展示一个可以处理是否重新加载S&P500列表的方法的快速示例。如果我们提出要求，该计划将重新抽取S&P500指数，否则将只使用我们的pickle。现在我们要准备抓取数据。...首先，需要这个初始目录： if not os.path.exists('stock_dfs'): os.makedirs('stock_dfs') 您可以将这些数据集存储在与脚本相同的目录中...你应该已经知道如何做到这一点，因为在第一个教程中做到了！...'): os.makedirs('stock_dfs') start = dt.datetime(2017, 1, 1) end = dt.datetime.now()

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    手把手｜ 用Python代码建个数据实验室，顺利入坑比特币

    在这个过程中，我们将揭示一个有趣的趋势：这些不稳定的市场是如何运作的，它们又是如何发展的。...，把各个数据框中共有的列合并为一个新的组合数据框。...我们定义了两个辅助函数来获取山寨币的相关数据，这两个函数主要是通过这个API下载和缓存JSON数据。 首先，我们定义函数get_json_data，它将从给定的URL中下载和缓存JSON数据。...有趣的是，Stellar和Ripple是非常相似的金融科技平台，他们都旨在减少银行间跨国转账时的繁琐步骤。...可想而知，考虑到区块链服务使用代币的相似性，一些大玩家以及对冲基金可能会对他们在Stellar和Ripple上的投资使用相似的交易战略。

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    如何用 Python 和 API 收集与分析网络数据？

    根据我的讲解，请你逐条执行，并仔细观察运行结果。 本例中，我们主要会用到以下两个新的软件包。 首先是号称“给人用”（for humans）的HTTP工具包requests。...我会在后文的“代码”部分，用详细的叙述，为你展示如何使用这两个软件包。 我建议你先完全按照教程跑一遍，运行出结果。 如果一切正常，再将其中的数据，替换为你自己感兴趣的内容。...它是一个字典，每一项分别包括城市代码，和对应的城市名称。 根据我们输入的城市代码，函数就可以自动在结果数据框中添加一个列，注明对应的是哪个城市。...用到的方法，是 Pandas 内置的 concat 函数。 它接收一个数据框列表，把其中每一个个数据框沿着纵轴（默认）连接在一起。...先转换日期列： df.time = pd.to_datetime(df.time) 再转换 AQI 数值列： df.aqi = pd.to_numeric(df.aqi) 看看此时 df 的数据类型：

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    Pandas 的Merge函数详解

    pd.merge(customer, order) 默认情况下，merge函数是这样工作的: 将按列合并，并尝试从两个数据集中找到公共列，使用来自两个DataFrame(内连接)的列值之间的交集。...列和索引合并 在上面合并的数据集中，merge函数在cust_id列上连接两个数据集，因为它是唯一的公共列。我们也可以指定要在两个数据集上连接的列名。...但是如果两个DataFrame都包含两个或多个具有相同名称的列，则这个参数就很重要。 我们来创建一个包含两个相似列的数据。...我们可以把外连接看作是同时进行的左连接和右连接。 最后就是交叉连接，将合并两个DataFrame之间的每个数据行。 让我们用下面的代码尝试交叉连接。...另外就是我们还需要将日期列转换为datetime对象。

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    在 MySQL 中处理日期和时间（二）

    TIMESTAMP 类型 TIMESTAMP 类型与 MySQL 中的 DATETIME 相似，两者都是包含日期和时间组合的时态数据类型。这就引出了一个问题，为什么同一信息有两种类型？...另一方面，DATETIME 表示日期（在日历中）和时间（在挂钟上），而 TIMESTAMP 表示明确定义的时间点。...TIMESTAMP 列存储 14 个字符，但你可以以不同的方式显示它，具体取决于你如何定义它。例如，如果你将列定义为 TIMESTAMP(2)，则只会显示两位数的年份（即使存储了完整值）。...这样做当然是没有问题，但使用 MySQL 的专用 YEAR 类型更有效，因为 YEAR 类型仅使用 1 个字节存储。它可以声明为 YEAR(2) 或 YEAR(4) 以指定两个或四个字符的显示宽度。...YEAR(4) 和 YEAR(2) 具有不同的显示格式，但具有相同的值范围： 对于 4 位数格式，MySQL 以 YYYY 格式显示 YEAR 值，范围为 1901 到 2155，或 0000。

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    20个经典函数细说Pandas中的数据读取与存储

    parse_dates: 将某一列日期型字符串传唤为datatime型数据，可以直接提供需要转换的列名以默认的日期形式转换，或者也可以提供字典形式的列名和转换日期的格式， 我们用PyMysql这个模块来连接数据库...，并且读取数据库当中的数据，首先我们导入所需要的模块，并且建立起与数据库的连接 import pandas as pd from pymysql import * conn = connect(host...，有对应的键值对，我们如何根据字典当中的数据来创立DataFrame，假设 a_dict = { '学校': '清华大学', '地理位置': '北京', '排名': 1 } 一种方法是调用...orient参数，用来指定字典当中的键是用来做行索引还是列索引，请看下面两个例子 data = {'col_1': [1, 2, 3, 4], 'col_2': ['A', 'B', 'C...然后我们再通过read_html方法读取该文件， dfs = pd.read_html("test_1.html") dfs[0] read_csv()方法和to_csv()方法 read_csv(

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    HiveQL快速使用

    = true hive dfs 在hive中执行hadoop命令，只要去掉hadoop，只以dfs开头就行 dfs -ls dfs -put /data /user/pcap/data 同时要注意hive...BINARY和关系型数据库VARBINARY数据类型相似，但是和BLOB数据类型不同，因为BINARY的列是存储在记录中的，而BLOB不是，BLOB是一个可以存储二进制文件的容器。...hiveQL hiveQL对数据库的创建与修改与mysql数据库一致 create database shopdb; hiveQL对表的创建具有很显著的扩展，可以定义表的存储位置，以及用什么格式存储。...join 两个表m,n之间按照on条件连接，m中的一条记录和n中的一条记录组成一条新记录。 join等值连接（内连接），只有某个值在m和n中同时存在时。...，有时用户需要使用一个具有代表性的查询语句，而不是全部结果，可以通过分桶抽样实现。

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    pandas多表操作，groupby，时间操作

    ='inner'，有多个重复列名则选取重复列名值都相同的行 # 指定“on”作为连接键，left和right两个DataFrame必须同时存在“on”列，连接键也可N对N（少用） pd.merge(left..., right, on="key")#默认how='inner'，两个表取key的交集行，right的的列放在left列右边 pd.merge(left, right, on=["key1", "key2..."])#两个表取key1，key2都相同的行，right的的列放在left列右边 pd.merge(left, right, left_on="key", right_on="key")#两个表取...#左边表lkey和右边表rkey值相同的行，所有列都显示，重复的_x,_y 索引上的合并（可用join代替，而且join更方便） # 索引和索引连接 pd.merge(left, right, left_index...除了5种类以外，datetime模块还定义了两个常量：datetime.MINYEAR和datetime.MAXYEAR，分别表示datetime所能表示的最小、最大年份。

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    hudi中的写操作

    DeltaStreamer HoodieDeltaStreamer实用程序(hudi-utilities-bundle的一部分)提供了从不同来源(如DFS或Kafka)获取数据的方法，具有以下功能。...，并具有用于提取数据、生成密钥和提供模式的可插拔接口。...记录键唯一地标识每个分区中的一条记录/行。如果想要具有全局唯一性，有两种选择。您可以将数据集设置为非分区的，也可以利用Global索引来确保记录键是惟一的，而不管分区路径如何。...例如，如果您想使用country和date这两个字段创建分区路径，其中后者具有基于时间戳的值，并且需要以给定格式自定义，那么您可以指定以下内容 hoodie.datasource.write.partitionpath.field...对于所有要删除的记录，该列的值必须设置为true，对于要被推翻的记录，该列的值必须设置为false或为空。

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