Locality-sensitive hashing（LSH）的Python代码

以下是使用Python实现Locality-sensitive hashing（LSH）算法的示例代码：

import numpy as np
import hashlib

# 生成一些随机数据
data = np.random.rand(1000, 10)

# 设置LSH参数
num_tables = 10
num_hashes = 5
hash_size = 10

# 初始化LSH表
tables = [{} for _ in range(num_tables)]
hash_funcs = [hashlib.sha1, hashlib.md5, hashlib.sha256, hashlib.blake2s, hashlib.sha3_256]

# 建立LSH表
for i in range(num_tables):
    for j in range(1000):
        hash_values = []
        for k in range(num_hashes):
            hash_value = hash_funcs[k](data[j].tostring()).hexdigest()[:hash_size]
            hash_values.append(hash_value)
        hash_key = ''.join(hash_values)
        if hash_key not in tables[i]:
            tables[i][hash_key] = []
        tables[i][hash_key].append(j)

# 查询近似相似的数据点
query = np.random.rand(10)
query_hash_values = []
for k in range(num_hashes):
    hash_value = hash_funcs[k](query.tostring()).hexdigest()[:hash_size]
    query_hash_values.append(hash_value)
query_hash_key = ''.join(query_hash_values)

similar_points = set()
for i in range(num_tables):
    if query_hash_key in tables[i]:
        similar_points.update(tables[i][query_hash_key])

print(similar_points)

这段代码生成一个大小为1000的随机数据集，并使用LSH算法建立10个LSH表。然后，给定一个查询点，代码计算查询点的哈希值，并在每个LSH表中查找具有相同哈希值的数据点。最后，代码返回所有这些数据点的索引，这些数据点与查询点相似。在实际应用中，可以使用更复杂的哈希函数和更多的LSH表来提高准确性和效率。