python的lsh实例

Python是一门强大的编程语言，可以用于多种利用场景。其中之一是实现局部敏感哈希（LSH）。

LSH是一种将类似对象映照到相同桶中的算法。这个算法常常被用于聚类、近似查找和类似性检索等领域。Python为实现LSH提供了丰富的库。

import numpy as np
import random
class LSH:
def __init__(self, k, L, d):
self.k = k
self.L = L
self.d = d
self.hash_tables = [{} for _ in range(self.L)]
self.hash_functions = [self.__get_hash_function() for _ in range(self.L)]
def __get_hash_function(self):
a = np.random.randn(self.k, self.d)
b = np.random.uniform(0, 1, self.k) * 2 * np.pi
return lambda x: str(np.floor((np.dot(a, x) + b) / np.pi / 2).astype(int))
def add(self, key, value):
for i in range(self.L):
hash_value = self.hash_functions[i](key)
if hash_value not in self.hash_tables[i]:
self.hash_tables[i][hash_value] = []
self.hash_tables[i][hash_value].append(value)
def query(self, key):
candidates = set()
for i in range(self.L):
hash_value = self.hash_functions[i](key)
if hash_value in self.hash_tables[i]:
candidates.update(self.hash_tables[i][hash_value])
return candidates

上述代码实现了一个k-L近似搜索的LSH。其中，我们使用了numpy库生成随机数，用于生成哈希函数的参数。我们通过初始化的时候调用 __get_hash_function() 函数，生成 L 个哈希函数。

我们使用一个列表 hash_tables 存储所有的哈希表，使用一个列表 hash_functions 存储所有的哈希函数。

add() 方法用于向哈希表中添加元素，query() 方法用于查找类似元素。

为了测试我们的 LSH 实现，我们可使用以下代码：

lsh = LSH(k=4, L=16, d=10)
data = np.random.randn(100, 10)
for i, item in enumerate(data):
lsh.add(str(i), item)
for i in range(10):
idx = random.randint(0, 99)
neighbors = lsh.query(str(idx))
print(f"Item {idx} has {len(neighbors)} neighbors.")

以上代码中，我们随机生成了一个二维数组 data，并将每行作为一个向量添加到哈希表中。随后，我们随机选择一个元素，查找与其类似的元素个数。

通过LHA，我们可以快速地在海量数据中找到类似数据，这个算法在实际环境中利用广泛。