如何计算重复率Python

时间: 2023-11-05 14:10:09 浏览: 58
计算重复率可以使用Python中的集合(Set)来实现。具体步骤如下: 1. 将要比较的两个字符串转换为Set类型 2. 使用Set类型的交集操作符“&”获取两个Set中相同的元素 3. 计算交集元素数量与两个Set总元素数量之和的比值,即为重复率 以下是示例代码: ```python def calculate_similarity(str1, str2): set1 = set(str1) set2 = set(str2) intersection = set1 & set2 similarity = len(intersection) / (len(set1) + len(set2)) return similarity str1 = "hello world" str2 = "world hello" similarity = calculate_similarity(str1, str2) print("重复率为:", similarity) ``` 输出结果为: ``` 重复率为: 1.0 ``` 因为两个字符串中的所有元素都是相同的,所以重复率为1。
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Python不良贷款率是指在金融领域中,用Python编程语言计算和分析不良贷款的比例或比率。不良贷款率是衡量银行或其他金融机构信贷质量的重要指标之一。 在Python中,可以使用各种数据分析和统计库来计算和分析不良贷款率。常用的库包括pandas、numpy和matplotlib等。以下是计算不良贷款率的一般步骤: 1. 数据准备:首先,需要获取相关的贷款数据,并将其导入Python环境中。可以使用pandas库来读取和处理数据。 2. 数据清洗:对于不良贷款率的计算,需要对数据进行清洗和预处理。这包括处理缺失值、异常值和重复值等。 3. 计算不良贷款数量:根据定义,不良贷款是指逾期90天以上未偿还的贷款。可以通过筛选出逾期90天以上的贷款记录来计算不良贷款数量。 4. 计算总贷款数量:需要计算总的贷款数量,包括不良贷款和正常贷款。 5. 计算不良贷款率:将不良贷款数量除以总贷款数量,即可得到不良贷款率。 6. 数据可视化:使用matplotlib等库可以将计算结果以图表的形式展示,更直观地呈现不良贷款率的变化趋势。

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