python有没有类似inet_addr函数

python没有类似inet_addr函数的，python函数列表查询后证实没有该类似的函数

成都创新互联公司是一家集网站建设,自贡企业网站建设,自贡品牌网站建设,网站定制,自贡网站建设报价,网络营销,网络优化,自贡网站推广为一体的创新建站企业，帮助传统企业提升企业形象加强企业竞争力。可充分满足这一群体相比中小企业更为丰富、高端、多元的互联网需求。同时我们时刻保持专业、时尚、前沿，时刻以成就客户成长自我，坚持不断学习、思考、沉淀、净化自己，让我们为更多的企业打造出实用型网站。

python中有same函数吗?

答案：没有，same函数不是python内置函数。

可以根据需要用python构造自定义名为same的函数。

比如:

def same(x,y):

if x==y:

return True

else:

return False

if __name__ == "__main__":

print(same("abc", "ABC"))#返回False

print(same("abc", "abc"))#返回True

如何用Python和深度神经网络寻找相似图像

代码

首先，读入TuriCreate软件包

import turicreate as tc

我们指定图像所在的文件夹image，让TuriCreate读取所有的图像文件，并且存储到data数据框

data = tc.image_analysis.load_images('./image/')

我们来看看，data数据框的内容：

data

data包含两列信息，第一列是图片的地址，第二列是图片的长宽描述。

下面我们要求TuriCreate给数据框中每一行添加一个行号。这将作为图片的标记，方便后面查找图片时使用，并输出查看data。

data = data.add_row_number()

data

下面，是重头戏。我们让TuriCreate根据输入的图片集合，建立图像相似度判别模型。

model = tc.image_similarity.create(data)

这个语句执行起来，可能需要一些时间。如果你是第一次使用TuriCreate，它可能还需要从网上下载一些数据。请耐心等待。

经过或长或短的等待，模型已经成功建立。

下面，我们来尝试给模型一张图片，让TuriCreate帮我们从目前的图片集合里，挑出最为相似的10张来。

为了方便，我们就选择第一张图片作为查询输入。

我们利用show()函数展示一下这张图片。

tc.Image(data[0]['path']).show()

下面我们来查询，我们让模型寻找出与这张图片最相似的10张。

similar_images = model.query(data[0:1], k=10)

我们把结果存储在了similar_images变量里面，下面我们来看看其中都有哪些图片。

similar_images

返回的结果一共有10行。跟我们的要求一致。

每一行数据，包含4列。分别是：

查询图片的标记

获得结果的标记

结果图片与查询图片的距离

结果图片与查询图片近似程度排序值

有了这些信息，我们就可以查看到底哪些图片与输入查询图片最为相似了。

注意其中的第一张结果图片，其实就是我们的输入图片本身。考虑它没有意义。

我们提取全部结果图片的标记（索引）值，忽略掉第一张（自身）。

similar_image_index = similar_images['reference_label'][1:]

把上面9张图片的标记在所有图片的索引列表中过滤出来：

filtered_index = data['id'].apply(lambda x : x in similar_image_index)

filtered_index

验证完毕以后，请执行以下语句。我们再次调用TuriCreate的explore()函数，展现相似度查询结果图片。

data[filtered_index].explore()

python中是否有用于计算两个字符串相似度的函数

linux环境下，没有首先安装python_Levenshtein，用法如下：

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：。

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

python 怎么调用余弦相似度函数

比如你在a.py的文件中定义了一个test(x,y)函数，在shell中调用的时候from a import testtest(x,y)

发现Python中有很多类似__init__的函数

__init__ 是类的 构造函数

__le__ __ne__ 是 运算符函数

__le__ 是 =

__ne__ 是 !=

重载这两个函数 就相当于重载运算符

文章题目：关于python相似函数的信息
文章出自：http://ybzwz.com/article/dodpcji.html