有志者，事竟成！如果你在学习文章，那么本文《Python中相似度函数使用详解》，就很适合你！文章讲解的知识点主要包括，若是你对本文感兴趣，或者是想搞懂其中某个知识点，就请你继续往下看吧~

答案：Python中无内置similarity函数，常用difflib、fuzzywuzzy、sklearn和自定义方法计算字符串或向量相似度，需根据数据类型选择合适方式。

Python 中没有内置的 similarity 函数，但“相似度计算”是常见需求，通常通过第三方库或自定义函数实现。以下介绍几种常用的文本或数据相似度计算方法及其使用方式。

1. 使用 difflib 计算字符串相似度

示例代码：

ratio() 返回 0 到 1 之间的浮点数，值越接近 1 表示越相似。

2. 使用 fuzzywuzzy 库进行模糊匹配

安装：

使用示例：

还支持部分匹配、排序匹配等： fuzz.partial_ratio("天安门", "北京天安门广场") # 更关注子串匹配

3. 使用 sklearn 计算向量相似度（如余弦相似度）

示例：

4. 自定义杰卡德相似度（Jaccard Similarity）

示例：

基本上就这些常见的“similarity”实现方式。根据你的数据类型（字符串、文本、向量）选择合适的方法即可。注意：没有统一的 similarity 函数，需明确场景再选工具。

今天关于《Python相似度函数全解析》的内容介绍就到此结束，如果有什么疑问或者建议，可以在golang学习网公众号下多多回复交流；文中若有不正之处，也希望回复留言以告知！