rain[a - 1] = re.findall(r"\d+\.?\d*", rain_list.text)[0] # 存入数值
时间: 2024-05-16 21:20:00 浏览: 12
这行代码是用正则表达式在字符串 `rain_list.text` 中匹配数字,并将其存入 `rain` 列表中的第 `a-1` 个元素中。具体解释如下:
- `re.findall(r"\d+\.?\d*", rain_list.text)`:用正则表达式 `\d+\.?\d*` 在 `rain_list.text` 中匹配数字,并以列表形式返回所有匹配结果。
- `\d+` 匹配一个或多个数字。
- `\.?` 匹配 0 个或 1 个小数点。
- `\d*` 匹配 0 个或多个数字。
- `re.findall()` 返回的是一个列表,因此使用索引 `[0]` 取出第一个匹配结果。
- `rain[a-1]` 将匹配结果存入 `rain` 列表中的第 `a-1` 个元素中。其中 `a` 的值需要在代码其他地方定义。
相关问题
rain[a - 1] = re.findall(r"\d+\.?\d*", rain_list.text)[0] # 存入数值 IndexError: list index out of range
这个错误通常是由于 `re.findall()` 函数返回的列表为空,导致无法通过索引 `[0]` 来获取第一个元素。这种情况通常是因为正则表达式无法匹配到任何结果,导致返回一个空列表。如果没有匹配到任何结果,那么你可以考虑检查一下正则表达式是否正确。如果正则表达式正确,那么可能是字符串中根本就没有要匹配的内容,或者说要匹配的内容不在这个字符串中。你可以在代码中添加一些条件语句来处理这种情况,比如:
```
match_result = re.findall(r"\d+\.?\d*", rain_list.text)
if len(match_result) > 0:
rain[a - 1] = match_result[0]
else:
# 处理无法匹配到任何结果的情况
```
这样,如果 `re.findall()` 返回的列表不为空,那么就将第一个元素存入 `rain[a - 1]` 中;否则,就执行 `else` 分支中的代码,来处理无法匹配到任何结果的情况。
给你半个程序,你帮我补画图程序,帮我补绘制1961-2010年夏季三类雨型年合成图(三张图); # 读取站点数据 df=pd.read_csv(r'D:\dqyc\station.txt',sep='\s+',header=None) lon=df[2].values lat=df[3].values # 1961-2010(50 years) f6=pd.read_csv(r'D:\dqyc\r1606.txt',sep='\s+',header=None) f6=np.array(f6).reshape(60,160) f7=pd.read_csv(r'D:\dqyc\r1607.txt',sep='\s+',header=None) f7=np.array(f7).reshape(60,160) f8=pd.read_csv(r'D:\dqyc\r1608.txt',sep='\s+',header=None) f8=np.array(f8).reshape(60,160) rain=(f6+f7+f8)/3 # 雨型 f2=pd.read_table('D:\dqyc\sx5\ddi.txt',header=None,sep="\s+") f2=f2.iloc[10:,:].reset_index(drop=True) rain_type1=f2[f2[0]==1].index rain_type2=f2[f2[1]==1].index rain_type3=f2[f2[2]==1].index rain=pd.DataFrame(rain) rain=rain.iloc[10:,:].reset_index(drop=True) rain_m=rain.mean(axis=0) for i in range(len(rain)): rain.iloc[i,:]=(rain.iloc[i,:]-rain_m)/rain_m r1=rain.iloc[rain_type1,:] r2=rain.iloc[rain_type2,:] r3=rain.iloc[rain_type3,:]
这是一个简单的Python程序,你需要在其中添加绘图程序来绘制三张合成图。以下是一个可能的解决方案:
```
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 读取站点数据
df = pd.read_csv(r'D:\dqyc\station.txt', sep='\s+', header=None)
lon = df[2].values
lat = df[3].values
# 1961-2010(50 years)
f6 = pd.read_csv(r'D:\dqyc\r1606.txt', sep='\s+', header=None)
f6 = np.array(f6).reshape(60, 160)
f7 = pd.read_csv(r'D:\dqyc\r1607.txt', sep='\s+', header=None)
f7 = np.array(f7).reshape(60, 160)
f8 = pd.read_csv(r'D:\dqyc\r1608.txt', sep='\s+', header=None)
f8 = np.array(f8).reshape(60, 160)
rain = (f6 + f7 + f8) / 3
# 雨型
f2 = pd.read_table('D:\dqyc\sx5\ddi.txt', header=None, sep="\s+")
f2 = f2.iloc[10:, :].reset_index(drop=True)
rain_type1 = f2[f2[0] == 1].index
rain_type2 = f2[f2[1] == 1].index
rain_type3 = f2[f2[2] == 1].index
rain = pd.DataFrame(rain)
rain = rain.iloc[10:, :].reset_index(drop=True)
rain_m = rain.mean(axis=0)
for i in range(len(rain)):
rain.iloc[i, :] = (rain.iloc[i, :] - rain_m) / rain_m
r1 = rain.iloc[rain_type1, :]
r2 = rain.iloc[rain_type2, :]
r3 = rain.iloc[rain_type3, :]
# 绘制合成图1
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(r1, cmap='Blues')
plt.colorbar(im)
ax.set_title('Rain Type 1 (1961-2010)')
plt.show()
# 绘制合成图2
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(r2, cmap='Blues')
plt.colorbar(im)
ax.set_title('Rain Type 2 (1961-2010)')
plt.show()
# 绘制合成图3
fig, ax = plt.subplots()
im = ax.imshow(r3, cmap='Blues')
plt.colorbar(im)
ax.set_title('Rain Type 3 (1961-2010)')
plt.show()
```
这个程序使用了Matplotlib库来绘制图形。首先,它创建了一个包含子图的Figure对象,然后使用`imshow`函数将数据绘制为图像,并使用`colorbar`函数添加颜色图例。最后,它设置标题并使用`show`函数显示图像。
你可以根据需要调整图像属性,如标题、标签、颜色映射等,以获得所需的外观。
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