pythonで二次元配列の対応付け計算

Question

前提・実現したいこと

プロググラム初心者です。
pythonで二次元配列の対応付け計算を行いたいです。
文書Aと文書Bを文ごとに二次元配列にいれ、要素ごとに計算し、最大の値の数値とその文書を抜き取りたいです。
すみませんが、わかりやすく教えていただけると幸いです。

計算方法はDice係数を使用しようと考えています。
＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊
具体的に説明すると
文書Aの一列目の文a1と文書Bの一列目の文ｂ1の要素数の割合を計算。
文書Aの一列目の文a1と文書Bの二列目の文ｂ２の要素数の割合を計算。
・・・
文書Aの一列目の文a1と文書Bの最後の文bmの要素数の割合を計算。
割合が最大値の文の組み合わせと割合値を出力。
・・・
文書Aの二列の文a2と文書Bの一列目の文ｂ1の要素数の割合を計算。
・・・・
文章Aの最後の文anと文書Bの最後の文bmの要素数の割合を計算。
割合が最大値の文の組み合わせと割合値を出力。

理想の結果
a1とbm(最大値の文書)　数値
a2とbm(最大値の文書)　数値
・・・・
anとbm(最大値の文書)　数値

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わかっていないところ

一文ずつ対応を求めて計算していく方法がわからないです。
二重ループを使い、最大値を更新していく気がするのですが、、

該当のソースコード

#文章を二次元リストに追加
with open("dataA.txt") as f:　#文書A
    A = [line.split() for line in f]
with open("dataB.txt") as f:　#文書B
    B = [line.split() for line in f]

#Dice係数の計算アルゴリズム
def dice_similarity_coefficient(list_a,list_b):
    #集合Aと集合Bの積集合(set型)を作成
    set_intersection = set.intersection(set(list_a), set(list_b))
    #集合Aと集合Bの積集合の要素数を取得
    num_intersection = len(set_intersection)

    #集合Aの要素数を取得
    num_listA = len(list_a)
    #集合Bの要素数を取得
    num_listB = len(list_b)

    #定義式に従い，Dice係数を算出
    try:
        return float(2.0 * num_intersection) / (num_listA + num_listB)
    except ZeroDivisionError:
        return 1.0	

if __name__== '__main__':
    list_a = A	#集合A
    list_b = B	#集合B

    dsc = dice_similarity_coefficient(list_a,list_b)	#Dice係数を計算

Comments

[firedfly]

二重ループを使って最大値を更新していくので合っています。
やりたいことはごく単純なので、いきなり本番のコードに組み込もうとせず
簡単なコードでいろいろ試してみましょう。

Answer 1

こんにちは。

コーディングすると下の感じです。
多重ループはたいせつですので、よく練習しましょう。

for n in len(A):
    max_dice = 0
    for m in len(B):
        dice = dice_similarity_coefficient(A[n], B[m])
        if dice > max_dice:
            max_dice = dice
    print(max_dice)

Comments

[退会済みユーザー]

丁寧でわかりやすい回答有り難うございます。
おかげでmax_diceの出力をすることができました。
max_diceと共に対応している文を出力する場合には（例：a1とa2(最大値)）
print(mad_dice)の下にiとjに当たる要素をprintすればいいと思うのですが、単純にprint(i)だと数字が出てしまいます。
また、print(A{i})の場合、ただ単純に一番目の文が出力されます。
対訳文を出力するためにはどうすればいいでしょうか？
重ね重ね失礼いたしますが、お時間ありましたらご教示お願いいたします。

[firedfly]

文字列のメソッド format() を使うと、わかりやすく書けます。
「python 文字列 format()」でGoogle検索して、出てきたページを参考にしてみてください。

[退会済みユーザー]

わざわざありがとうございます。調べてみたいと思います。