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Python

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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896閲覧

投稿2020/10/15 17:38

編集2022/01/12 10:58

下記の内容を参考にdpマッチングを作成しています。
2つのcsvファイルを比較に使用したいのですが,1つしかないのでしょうか?文字列ではなく数値のためうまく行かないのでしょうか?。エラーが出ず結果のファイルも出ませんでした。わかっておらず申し訳ありません。ご教授いただけますと幸いです。よろしくお願い致します。

jupyternotebook

import difflib import Levenshtein from pprint import pprint text_filepath = '../Desktop/m122.csv' results = [] # ファイル読み込み・類似度算出処理 with open(../Desktop/m1.csv, 'r') as fr: # # ヘッダー作成 header = fr.readline() header = header.strip() columns = header.split('\t') columns.extend(['Gestalt_1','Gestalt_2','Levenshtein','Jaro_Winkler']) results.append(columns) for line in fr.readlines(): line = line.strip() data = line.split('\t') str1 = data[0] str2 = data[1] # 1. ゲシュタルトパターンマッチング gestalt1 = difflib.SequenceMatcher(None, str1, str2).ratio() gestalt2 = difflib.SequenceMatcher(None, str2, str1).ratio() data.append(gestalt1) data.append(gestalt2) # 2. レーベンシュタイン距離 lev_dist = Levenshtein.distance(str1, str2) ## 標準化 divider = len(str1) if len(str1) > len(str2) else len(str2) lev_dist = lev_dist / divider lev_dist = 1 - lev_dist data.append(lev_dist) # 3. ジャロ・ウィンクラー距離 jaro_dist = Levenshtein.jaro_winkler(str1, str2) data.append(jaro_dist) # 表示用に小数点第4位で四捨五入 data[2:] = [round(x, 4) for x in data[2:]] results.append(data) # 結果書き出し result_filepath = '../Desktop/mmm.txt' with open(result_filepath, 'w') as fw: for result in results: print('\t'.join(map(str, result)),file=fw)

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meg_
meg_

2020/10/15 22:47

エラーが出ていないのであればファイルは作成されているかと思いますが。 PCのどこかに「mmm.txt」はありませんか?
543
543

2020/10/16 02:37

何回か実行し直したところエラーが出ておりました。 もしアドバイスいただけましたらよろしくお願いいたします。
meg_
meg_

2020/10/16 05:29

既に回答が付いていますが、openの第一引数は文字列にしてください。

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