设定字符申“rest str="02101 Flello Python 10310””，去掉test stt中两侧的数字和空格后输出

可以使用Python的字符串处理函数`strip()`和`isdigit()`实现该功能，代码如下：

test_str = "02101 Flello Python 10310"
new_str = test_str.strip("0123456789 ")
print(new_str)

输出结果为：

Flello Python

首先，`strip()`函数可以去掉字符串两侧指定的字符（本题中为数字和空格）。然后，将处理后的字符串赋值给`new_str`变量，并输出即可。

相关问题

写一个python程序pencv+yolo 目标检测+stt 缝合怪配 gpt

以下是一个使用Python编写的程序，将OpenCV、YOLO、STT和GPT组合在一起，实现图像目标检测、语音转文字和自然语言生成的功能。

import cv2
import time
import speech_recognition as sr
import openai
import numpy as np

# 加载YOLO模型
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")

# 加载类名
with open("coco.names", "r") as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 配置OpenAI
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# 初始化语音识别器
r = sr.Recognizer()

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取图像帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 将图像帧转换为Blob格式
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1/255, (416, 416), swapRB=True)

    # 输入图像到YOLO模型中，得到检测结果
    net.setInput(blob)
    output_layers = net.getUnconnectedOutLayersNames()
    layer_outputs = net.forward(output_layers)

    # 解析检测结果
    boxes = []
    confidences = []
    class_ids = []
    for output in layer_outputs:
        for detection in output:
            scores = detection[5:]
            class_id = np.argmax(scores)
            confidence = scores[class_id]
            if confidence > 0.5:
                center_x = int(detection[0] * frame.shape[1])
                center_y = int(detection[1] * frame.shape[0])
                w = int(detection[2] * frame.shape[1])
                h = int(detection[3] * frame.shape[0])
                x = center_x - w // 2
                y = center_y - h // 2
                boxes.append([x, y, w, h])
                confidences.append(float(confidence))
                class_ids.append(class_id)

    # 应用非极大值抑制（NMS）来去除重叠的边界框
    indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)

    # 显示检测结果
    for i in indices:
        i = i[0]
        box = boxes[i]
        x, y, w, h = box
        label = f"{classes[class_ids[i]]}: {confidences[i]:.2f}"
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, label, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    # 显示图像帧
    cv2.imshow("frame", frame)

    # 检测是否有语音输入
    with sr.Microphone() as source:
        audio = r.listen(source, timeout=1, phrase_time_limit=5)

    try:
        # 语音转文字
        text = r.recognize_google(audio, language="zh-CN")
        print("You said:", text)

        # 使用OpenAI生成回复
        prompt = f"我看到了一个{classes[class_ids[0]]}，它是{confidences[0]:.2f}的置信度。你说：{text}"
        response = openai.Completion.create(engine="davinci", prompt=prompt, max_tokens=50)
        reply = response.choices[0].text.strip()
        print("AI said:", reply)
    except sr.UnknownValueError:
        pass

    # 按下q键退出程序
    if cv2.waitKey(1) == ord("q"):
        break

# 释放摄像头和窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个程序使用了OpenCV的dnn模块加载YOLO模型进行目标检测，使用SpeechRecognition库进行语音转文字，使用OpenAI API进行自然语言生成。

程序通过摄像头读取图像帧，在图像帧中进行目标检测，并通过语音输入获取用户的输入。然后程序使用OpenAI API生成回复，并将回复输出到控制台。程序将不断循环执行这些步骤，直到用户按下q键退出程序。

请注意，这个程序仅仅是一个示例，您需要自己修改和优化程序，以适应您的应用场景。

list_one = ["tas", "stt", "ii"] n = 100 list_two = [random.choice(list_one) for i in range(n)] 产生的元素有规律可循，可以改成没有规律的吗

当你使用 `random.choice(list_one)` 时，你实际上是从列表 `list_one` 中随机选择一个元素。因此，如果你一直使用 `random.choice(list_one)`，那么你得到的结果就只有 "tas", "stt", "ii" 这三个字符串，因此产生的元素是有规律可循的。

如果你想要一个没有规律的结果，你可以将列表 `list_one` 打乱。你可以使用 `random.shuffle(list_one)` 来打乱列表的顺序，然后再从中选择元素。以下是代码示例：

import pandas as pd
from faker import Faker
import random

fake = Faker("zh_CN")
name_list = [fake.name() for i in range(100)]
date_list = [fake.date_between(start_date='-1y', end_date='today') for i in range(100)]
list_one = ["tas", "stt", "ii"]
random.shuffle(list_one)  # 打乱列表顺序
n = 100
list_two = [random.choice(list_one) for i in range(n)]
df = pd.DataFrame({"姓名": name_list, "日期": date_list, "模拟": list_two})
print(df)

运行多次以上代码，你会发现 `list_two` 中的元素已经变得更加随机了。