生成一段模糊匹配的python代码

以下是一段模糊匹配的Python代码，用于查找一个字符串中是否包含特定的子字符串：

def fuzzy_match(string, sub_string):
    """
    模糊匹配函数，用于查找字符串中是否包含特定的子字符串
    :param string: 被查找的字符串
    :param sub_string: 待查找的子字符串
    :return: True or False
    """
    if sub_string in string:
        return True
    else:
        return False

这段代码使用了Python的in操作符来判断子字符串是否在被查找的字符串中出现过。如果出现过，则返回True；否则返回False。

相关问题

生成一段python代码

以下是生成一段Python代码的示例：

import paramiko
import tkinter.filedialog
import pandas as pd

# 生成RSA秘钥
rsa_key = paramiko.rsakey.RSAKey.generate()

# 选择文件并读取数据保存到列表变量中
def get_file():
    data_1 = tkinter.filedialog.askopenfilename(title="选择文件")
    data = data_1
    print('路径为:', data)
    x = pd.read_excel(data)
    field_sync_l = []
    field_sync_r = []
    for o in range(0, len(x.columns)):
        field_sync_l.append(x.loc[0][o])
    print(field_sync_l)
    for o in range(0, len(x.columns)):
        field_sync_r.append(x.loc[1][o])
    print(field_sync_r)
    entry.delete(0, END)
    entry.insert(0, data)

生成一段长一点的python代码

好的，下面是生成一段长一点的Python代码：

import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1/(1 + np.exp(-x))

class NeuralNetwork:
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        self.weights1 = np.random.randn(input_size, hidden_size)
        self.bias1 = np.random.randn(hidden_size)
        self.weights2 = np.random.randn(hidden_size, output_size)
        self.bias2 = np.random.randn(output_size)
        
    def feedforward(self, input_data):
        layer1 = sigmoid(np.dot(input_data, self.weights1) + self.bias1)
        output = sigmoid(np.dot(layer1, self.weights2) + self.bias2)
        return output

这是一个包含sigmoid函数和三层神经网络的Python代码。神经网络包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层，其中输入层和隐藏层之间的连接权重由`weights1`和`bias1`表示，隐藏层和输出层之间的连接权重由`weights2`和`bias2`表示。`feedforward`函数将输入数据作为参数，并返回神经网络的输出。