python 模糊匹配公式

在 Python 中，用于模糊匹配的公式有很多，常见的有：

1. Levenshtein Distance（编辑距离）：用于计算两个字符串之间的差异程度，即需要进行多少次插入、删除或替换操作才能将一个字符串转换为另一个字符串。可以使用 Python 的 difflib 库中的 SequenceMatcher 类来计算编辑距离。

2. Jaro-Winkler Distance：用于计算两个字符串之间的相似度，基于两个字符串中的共同字符数量和其在字符串中的位置关系。可以使用 Python 的 jellyfish 库中的 jaro_winkler 函数来计算 Jaro-Winkler 距离。

3. Cosine Similarity（余弦相似度）：用于计算两个向量之间的相似度，常用于文本相似性计算中。可以使用 Python 的 scikit-learn 库中的 cosine_similarity 函数来计算余弦相似度。

以上公式都有其适用的场景，需要根据具体的需求来选择使用哪种公式。