fuzz.token_sort_ratio("张豪",“张毫”)返回的结果只有50，但实际上我们肉眼上看，两个名字差不多

`fuzz.token_sort_ratio()` 方法虽然通常用于中文姓名的模糊匹配，但它主要是基于词汇的排序顺序，而不是字符间的直接比对。对于"张豪"和"张毫"这种情况，由于它们的字符组成几乎相同，只是笔画顺序有所调整，可能会导致排序后的结果不如预期高，尤其是当名字中字母较少或者字符排列规则性较强时。

在这种情况下，你可能需要考虑其他的文本相似度算法，例如 `fuzz.partial_ratio()`，它会逐字符地计算两个字符串的部分匹配，或者 `nltk` 库中的 `edit_distance()` 函数，即Levenshtein距离，它衡量的是从一个字符串转换到另一个字符串所需的最少编辑操作次数（插入、删除或替换字符）。如果你的目的是寻找非常近似的名称，这些方法可能会提供更好的匹配结果。

from fuzzywuzzy import fuzz
import nltk

partial_similarity = fuzz.partial_ratio(name1, name2)
levenshtein_similarity = nltk.edit_distance(name1, name2)

print(f"Partial similarity: {partial_similarity}%")
print(f"Levenshtein similarity: {levenshtein_similarity}")

相关问题

def match(name, choices): return process.extractOne(name, choices, scorer=fuzz.token_sort_ratio)[0] # 对每个姓名进行匹配，并统计出现次数 counts = names.groupby(lambda x: match(x, names)).count().sort_values(ascending=False) # 保存结果为 Excel 表格 counts.to_excel('counts.xlsx')这段代码正确吗

这段代码有问题，因为 `names` 变量未定义。你需要将 `names` 变量替换为你想要统计的姓名列。同时，如果你想要将结果保存为 Excel 表格，你需要将输出语句写入一个新的代码块中，如下所示：

# 定义一个匹配函数
def match(name, choices):
    return process.extractOne(name, choices, scorer=fuzz.token_sort_ratio)[0]

# 对每个姓名进行匹配，并统计出现次数
counts = df41['用户名称'].groupby(lambda x: match(x, df41['用户名称'])).count().sort_values(ascending=False)

# 保存结果为 Excel 表格
counts.to_excel('counts.xlsx', index=True, header=['出现次数'])

在这个例子中，我们假设你想要统计 `df41` 中的 `用户名称` 列。结果将会保存到 `counts.xlsx` 文件中，并且会包含一个名为 `出现次数` 的表头。

修正代码cmeans = fuzz.cluster.cmeans # 使用网格搜索法 clf = GridSearchCV(cmeans, param_grid) cntr, _, _, _, _, _ = clf.fit(train_X.T) test_u, _, _, _, _, _ = fuzz.cluster.cmeans_predict(test_X.T, cntr, 3, error=clf.best_params_['error'], maxiter=clf.best_params_['maxiter']) test_predictions = np.argmax(test_u, axis=0)

这段修正的代码看起来比之前好多了，不过似乎还有一些小问题。

首先，你需要确认 `fuzz` 和 `GridSearchCV` 这两个库被正确导入了。如果没有导入，你需要在代码的开头添加类似于以下的导入语句：

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
import skfuzzy as fuzz

其次，你需要确保 `train_X` 和 `test_X` 这两个数据集被正确初始化，并且它们的维度是正确的。`train_X` 应该是一个形状为 `(n_features, n_samples)` 的数组，其中 `n_features` 是输入特征的数量，`n_samples` 是训练样本的数量。`test_X` 则应该是一个形状为 `(n_features, n_test_samples)` 的数组，其中 `n_test_samples` 是测试样本的数量。

最后，你需要确认模型的超参数 `error` 和 `maxiter` 被正确设置。这两个参数的最佳值可以从 `GridSearchCV` 的 `best_params_` 属性中获取。所以你需要在代码中添加以下语句：

best_error = clf.best_params_['error']
best_maxiter = clf.best_params_['maxiter']

然后将 `best_error` 和 `best_maxiter` 传递给 `cmeans_predict` 函数，就像这样：

test_u, _, _, _, _, _ = fuzz.cluster.cmeans_predict(test_X.T, cntr, 3, error=best_error, maxiter=best_maxiter)

有了这些修改，你的代码应该可以正确运行了。