分析代码的功能def edit_similar(str1, str2): len_str1 = len(str1) len_str2 = len(str2) taglist = np.zeros((len_str1+1, len_str2+1)) for a in range(len_str1): taglist[a][0] = a for a in range(len_str2): taglist[0][a] = a for i in range(1, len_str1+1): for j in range(1, len_str2+1): if(str1[i - 1] == str2[j - 1]): temp = 0 else: temp = 1 taglist[i][j] = min(taglist[i - 1][j - 1] + temp, taglist[i][j - 1] + 1, taglist[i - 1][j] + 1) return 1-taglist[len_str1][len_str2] / max(len_str1, len_str2)

这段代码的功能是计算两个字符串的相似度，返回一个0-1之间的相似度值，值越大表示越相似。具体实现方法是使用了编辑距离算法（Levenshtein Distance），通过对两个字符串进行增、删、改操作，使得它们相等，计算需要进行多少次操作，即为它们的编辑距离。然后将编辑距离转化为相似度值，返回给调用者。

具体实现过程中，代码使用了一个二维的数组taglist，用来存储每个位置的编辑距离。首先将第一行和第一列的值初始化为从0到字符串长度的值，表示第一个字符串为空串或第二个字符串为空串时的编辑距离。然后依次计算每个位置的编辑距离，直到计算出最后一个位置的编辑距离，即为两个字符串的编辑距离。最后将编辑距离除以两个字符串长度的较大值，得到相似度值，并用1减去该值，得到最终的相似度值。

需要注意的是，该算法计算的是两个字符串之间的相似度，但不考虑两个字符串的含义和语义是否相同。对于含义和语义相同但表达形式不同的字符串，它们的相似度可能很低，需要使用其他算法或方法进行处理。