python判斷3與3.0相等用什么函數(shù)

python判斷3與3.0相等可以用id函數(shù)。根據(jù)查詢相關(guān)公開(kāi)信息顯示，python中對(duì)象包含三個(gè)基本要素，如下：id（身份標(biāo)識(shí)）可以理解為c里面的指針或內(nèi)存地址type（數(shù)據(jù)類型）value（值）。

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python怎么比較兩個(gè)字符串相等

可以直接使用python的內(nèi)建函數(shù)cmp()：

s1='hello'

s2='hell'

s3='hello?world'

s4='hello'

cmp(s1,s2)

#輸出結(jié)果為1

cmp(s1,s3)

#輸出結(jié)果為-1

cmp(s1,s4)

#輸出結(jié)果為0

Python中幾個(gè)特殊的函數(shù)

1、 定義一個(gè)特殊的 __slots__ 變量，來(lái)限制該class實(shí)例能添加的屬性

2、 內(nèi)置的 @property(關(guān)鍵字) 裝飾器就是負(fù)責(zé)把一個(gè)方法變成屬性調(diào)用的。@property.setter(這里的property是類里面的屬性名)負(fù)責(zé)把一個(gè)setter方法變成屬性賦值。

3、 __str__()，__repr__()，__iter__()，__next__()，__getitem__()，__setitem__()，__delitem__()，__getattr__()，__call__()

用python寫一個(gè)函數(shù)，可以判斷兩個(gè)數(shù)組是否環(huán)型相等。跪拜大佬幫忙解答一下？

import numpy as np

a = np.array([1,2,3])

b = np.array([1,2,3])

print((a==b).all())

a = np.array([3,2,1])

b = np.array([1,2,3])

print((a==b).all())

可以用第三方庫(kù)吧？ 抄的。再加上計(jì)數(shù)，隨機(jī)數(shù)列表就行了。$ pythonpython 2.7.3 (default, mar 14 2014, 11:57:14) [gcc 4.7.2] on linux2type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. a = 1 b = 2 c = 2 d = 4 if a b == c d:... print "ok"... ok

python中是否有用于計(jì)算兩個(gè)字符串相似度的函數(shù)

linux環(huán)境下，沒(méi)有首先安裝python_Levenshtein，用法如下：

重點(diǎn)介紹幾個(gè)該包中的幾個(gè)計(jì)算字串相似度的幾個(gè)函數(shù)實(shí)現(xiàn)。

1. Levenshtein.hamming(str1, str2)

計(jì)算漢明距離。要求str1和str2必須長(zhǎng)度一致。是描述兩個(gè)等長(zhǎng)字串之間對(duì)應(yīng)位置上不同字符的個(gè)數(shù)。如

2. Levenshtein.distance(str1, str2)

計(jì)算編輯距離（也成Levenshtein距離）。是描述由一個(gè)字串轉(zhuǎn)化成另一個(gè)字串最少的操作次數(shù)，在其中的操作包括插入、刪除、替換。如

算法實(shí)現(xiàn) 參考動(dòng)態(tài)規(guī)劃整理：。

3. Levenshtein.ratio(str1, str2)

計(jì)算萊文斯坦比。計(jì)算公式 r = (sum - ldist) / sum, 其中sum是指str1 和 str2 字串的長(zhǎng)度總和，ldist是類編輯距離

注意：這里的類編輯距離不是2中所說(shuō)的編輯距離，2中三種操作中每個(gè)操作+1，而在此處，刪除、插入依然+1，但是替換+2

這樣設(shè)計(jì)的目的：ratio('a', 'c')，sum=2,按2中計(jì)算為（2-1）/2 = 0.5,’a','c'沒(méi)有重合，顯然不合算，但是替換操作+2，就可以解決這個(gè)問(wèn)題。

4. Levenshtein.jaro(s1, s2)

計(jì)算jaro距離，

其中的m為s1, s2的匹配長(zhǎng)度，當(dāng)某位置的認(rèn)為匹配 當(dāng)該位置字符相同，或者在不超過(guò)

t是調(diào)換次數(shù)的一半

5. Levenshtein.jaro_winkler(s1, s2)

計(jì)算Jaro–Winkler距離