python 图像相似度；用0-1矩阵表示两幅图像的相似度

描述

给出两幅相同大小的黑白图像（用0-1矩阵）表示，求它们的相似度。若两幅图像在相同位置上的像素点颜色相同，则称它们在该位置具有相同的像素点。两幅图像的相似度定义为相同像素点数占总像素点数的百分比。

** 输入描述：**

第一行包含两个整数m和n，表示图像的行数和列数，用单个空格隔开。1≤m≤100, 1≤n≤100。之后m行，每行n个整数0或1，表示第一幅黑白图像上各像素点的颜色，相邻两个数用单个空格隔开。之后m行，每行n个整数0或1，表示第二幅黑白图像上各像素点的颜色，相邻两个数用单个空格隔开。
输出描述：
一个实数，表示相似度(以百分比的形式给出)，精确到小数点后两位。

示例1

输入：

输出：

44.44

方法一：

m,n=map(int, input().split())
a,b=[],[]
s = 0
for i in range(m):a.append(input().split())
for i in range(m):    b.append(input().split())
for i in range(m):for j in range(n):if a[i][j]==b[i][j]:s += 1
print('%.2f' %(s/(m*n)*100))

方法二：

m,n=map(int,input().split(' '))
list_=[]
sum=0
for i in range(2*m):list_num=list(map(int,input().split(' ')))list_.extend(list_num)
for i in range(m*n):if list_[i]==list_[i+m*n]:sum+=1
print("{:.2f}".format(100*sum/m/n))

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