python中re.finall函数的参数
时间: 2024-03-17 07:43:38 浏览: 17
re.findall函数是Python的re模块中的一个函数,用于在字符串中查找符合正则表达式的所有非重叠匹配项,并返回一个列表。re.findall函数的参数包括:
1. pattern:正则表达式模式,用于匹配字符串中的内容。
2. string:要匹配的字符串。
3. flags:可选参数,用于修改正则表达式的匹配方式,例如是否忽略大小写、是否多行匹配等等。flags通常使用re模块中的常量来设置,如re.IGNORECASE表示忽略大小写。
示例代码:
```python
import re
# 在字符串中查找所有数字
s = 'There are 123 apples and 456 pears.'
pattern = r'\d+'
result = re.findall(pattern, s)
print(result) # ['123', '456']
```
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1. 确保虚拟机中的SSH服务已经启动。您可以通过在虚拟机中运行命令来检查SSH服务的状态:
```shell
sudo systemctl status sshd
```
如果SSH服务未运行,则可以使用以下命令启动它:
```shell
sudo systemctl start sshd
```
2. 确保虚拟机中的防火墙已经正确配置。您可以使用以下命令检查防火墙是否允许SSH连接:
```shell
sudo firewall-cmd --list-all
```
如果防火墙未允许SSH连接,则可以使用以下命令打开SSH端口:
```shell
sudo firewall-cmd --add-service=ssh --permanent
sudo firewall-cmd --reload
```
3. 确保您的Final Shell配置正确。请确保您已经正确配置了虚拟机的IP地址、用户名和密码,并且使用了正确的端口号(默认为22)。
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全子集回归python
全子集回归是一种回归分析方法,它通过考虑所有可能的自变量子集来建立回归模型,并选择具有最优性能的模型。在Python中,可以使用statsmodels库来实现全子集回归。具体的代码实现可以参考以下示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
from itertools import combinations
def all_subset_regression(df):
list1 = [1, 2, 3] # 自变量的列数
n = 18 # 样本量
R2 = []
names = []
# 找到所有子集,并依次循环
for a in range(len(list1) + 1):
for b in combinations(list1, a):
p = len(list(b))
data1 = pd.concat([df.iloc[:, i - 1] for i in list(b)], axis=1) # 结合所需因子
name = "y~" + (" ".join(data1.columns)) # 组成公式
data = pd.concat([df['y'], data1], axis=1) # 结合自变量和因变量
result = smf.ols(name, data=data).fit() # 建模
# 计算R2a
r2 = (n - 1) / (n - p - 1)
r2 = r2 * (1 - result.rsquared**2)
r2 = 1 - r2
R2.append(r2)
names.append(name)
finall = {"公式": names, "R2a": R2}
data = pd.DataFrame(finall)
print("根据自由度调整复决定系数准则得到:")
print("最优子集回归模型为:{}".format(data.iloc[data['R2a'].argmax(), 0]))
print("其R2a值为:{}".format(data.iloc[data['R2a'].argmax(), 1]))
result = smf.ols(name, data=df).fit() # 建模
print()
print(result.summary())
df = pd.read_csv("data5.csv") # 根据实际情况读取数据
all_subset_regression(df)
```