line.split( max_split)

时间: 2023-10-25 14:27:51 浏览: 40
line.split(max_split)是Python中的一个方法，它通过指定分隔符对字符串进行切片，并且可以限制最多切割的次数。其中，max_split是一个可选参数，用于指定最多切割的次数。如果不指定max_split参数，那么将对字符串进行完全切割。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [python中split()函数与strip()](https://blog.csdn.net/weixin_35125159/article/details/112031628)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [python飞机大战](https://download.csdn.net/download/weixin_43455338/10748095)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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linux全志R16的linux系统编译的资料_20170502_1655.7z

全志R16平台编译linux系统V1.0.txt 2017/4/11 13:36 （编译请使用编译android的lichee的选项编译生成的.config文件，不然直接编译会报错！！...rootroot@cm-System-Product-Name:/home/wwt/linux_r16$ tar zxvf ...
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Using Perl For Web Programming.pdf

$SYSTEM_FD_MAX G $WARNING G %ENV<variable_name>,<variable_value> G %INC, G CONTENTS http://docs.rinet.ru:8080/Using_Perl5_in_Web/ (8 of 24) [2/17/2007 1:22:35 PM] %SIG, G @ARGV G @INC G From ...

改进一下这段代码import os import glob import numpy as np from PIL import Image folder_path = "/path/to/folder" max_line_num = 0 max_line_num_file = "" # 遍历txt文件 for file_path in glob.glob(os.path.join(folder_path, "*.txt")): with open(file_path) as f: lines = f.readlines() line_num = len(lines) if line_num > max_line_num: max_line_num = line_num max_line_num_file = file_path elif line_num == max_line_num: # 行数相同，比较第六个数据的平均值 data = [] for line in lines: data.append(float(line.split()[5])) # 获取第六个数据 mean = np.mean(data) if mean > max_mean: max_mean = mean max_line_num_file = file_path # 打开jpg文件 jpg_path = os.path.splitext(max_line_num_file)[0] + ".jpg" img = Image.open(jpg_path) img.show() 报错了 name 'max_mean' is not defined

data.append(float(line.split()[5])) # 获取第六个数据 mean = np.mean(data) if mean > max_mean: max_mean = mean max_line_num_file = file_path # 打开jpg文件 jpg_path = os.path.splitext(max_...

line.split( )

line.split()是一种字符串方法，它将一个字符串按照空格进行分割，并返回一个包含分割后的子字符串的列表。这个方法不支持正则表达式或多个分隔符，并且不会考虑空格的数量。如果使用空格作为分隔符，它会简单地将...

n, m = map(int, input().split()) max_score = -1 max_info = "" for _ in range(n): line = input().split() name, scores = line[0], list(map(int, line[1:])) total_score = sum(scores) if total_score > max_score: max_score = total_score max_info = line print(max_info[0], end=' ') print(*max_info[1:], max_score) 改c++

max_info.insert(max_info.end(), scores.begin(), scores.end()); } } cout << max_info[0] ; for (int i = 1; i ; i++) { cout << max_info[i] ; } cout << max_score ; return 0; } 这段C++代码...

优化代码 def align_annotations(formatted_sql): lines = formatted_sql.split('\n') fields = [] ass=[] comments = [] for line in lines: if line.strip(): line=line.replace('\t',' ') if line.lower().startswith(("where", "left", "on","from","and","group")): fields.append(line) ass.append('') comments.append('') elif ' as ' in line.lower() and '--' in line : parts=line.replace(' as ',' -- ').replace(' AS ',' -- ').split('--') fields.append(parts[0]) ass.append(parts[1]) comments.append(parts[2]) elif ' as ' in line.lower() and '--' not in line : parts=line.replace(' as ',' AS ').split(' AS ') fields.append(parts[0]) ass.append(parts[1]) comments.append('') elif ' as ' not in line.lower() and '--' in line : parts=line.split('--') fields.append(parts[0]) ass.append('') comments.append(parts[1]) else: fields.append(line) ass.append('') comments.append('') # 计算每列的最大长度 max_field_length = max(len(field.strip()) for field in fields if not field.lower().strip().startswith(("where", "left", "on","from","and","group","inner"))) max_as_s_length = max(len(as_s.strip()) for as_s in ass) # 格式化字段、字段类型和注释，并生成新的建表语句 formatted_lines = [] for field,as_s, comment in zip(fields,ass, comments): formatted_field = f"{field.strip()}".ljust(max_field_length) if as_s.strip(): formatted_as_s = f"AS {as_s.strip()}".ljust(max_as_s_length+3) else: formatted_as_s=''.ljust(max_as_s_length+3 ) if comment.strip(): formatted_comment = f"-- {comment}" else: formatted_comment='' formatted_line = f" {formatted_field} {formatted_as_s} {formatted_comment}" formatted_lines.append(formatted_line) formatted_select_statement = "\n".join(formatted_lines) return formatted_select_statement

parts = line.split(' as ') if '--' in parts[1]: parts = parts[0], *parts[1].split('--') fields.append(parts[0]) ass.append(parts[1]) comments.append(parts[2] if len(parts) > 2 else '') elif '--...

请你给下面的代码每行写出注释，要求详细易懂。 file = open("./toutiao.txt", 'r') file = file.readlines() print(file[0],len(file)) print(file[0].split("_!_")) data = {"train": [], "test": [], "class_name":{}, "class_info": {}} # shuffle data random.shuffle(file) max_sentence = 0 for i, line in enumerate(file): if i < int(0.8 * len(file)): line = line.split("_!_") if line[1] not in data["class_name"].keys(): data["class_name"][line[1]] = line[2] if line[1] not in data["class_info"].keys(): data["class_info"][line[1]] = 1 else: data["class_info"][line[1]] += 1 data["train"].append({"x": line[3], "y": line[1]}) max_sentence = len(line[3]) if len(line[3]) > max_sentence else max_sentence else: line = line.split("_!_") if line[1] not in data["class_name"].keys(): data["class_name"][line[1]] = line[2] if line[1] not in data["class_info"].keys(): data["class_info"][line[1]] = 1 else: data["class_info"][line[1]] += 1 data["test"].append({"x": line[3], "y": line[1]}) max_sentence = len(line[3]) if len(line[3]) > max_sentence else max_sentence data["max_sentence"] = max_sentence data["num_train"] = len(data["train"]) data["num_test"] = len(data["test"])

max_sentence = len(line[3]) if len(line[3]) > max_sentence else max_sentence # 对后20%的数据进行处理 else: # 对当前行进行分割 line = line.split("_!_") # 如果该分类名称不在分类名称字典中，...

line.trim().split()用法

line.trim().split()用法是将字符串line去除首尾的空格后，使用默认的分隔符（空格）将字符串分割成多个子串，并返回一个包含这些子串的数组。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">...

解决这段代码问题def getMaxPos(L): max_val = max(L) max_pos = L.index(max_val) return (max_val, max_pos) with open('rainfall.txt', 'r',encoding='latin-1') as f: for line in f: data = str.strip("\n"),str.strip("\t"),str.strip("\"") data = line.strip('\t').split(" ") data = [float(x) for x in data] max_val, max_pos = getMaxPos(data) print('{:>8.2f}\t{:>6d}'.format(max_val, max_pos+1))

data = line.strip().split() data = [float(x) for x in data] max_val, max_pos = getMaxPos(data) print('{:>8.2f}\t{:>6d}'.format(max_val, max_pos+1)) 希望这能够帮助您解决问题。

import csv import glob import os path = "D:\cclog\cclog" class StartUpTimeAnalysis: def init(self,fn): ext = os.path.splitext(fn)[-1].lower() if ext == '.xml': # self.root = etree.parse(fn) self.prepare_xml() else: with open(fn,'r') as fin: self.text = fin.read() # for line in fin: # if '[START UP TIMING]' in line: # # self.text += '\n%s' % line # self.text += line self.prepare_log() def prepare_xml(self): data = {} _app_init_done_delay = self.app_init_done_delay.split(" ")[-4] _graph_init_done_delay = self.graph_init_done_delay.split(" ")[-4] _render_frame_done_delay = self.render_frame_done_delay.split(" ")[-5] data["_app_init_done_delay"] = _app_init_done_delay data["_graph_init_done_delay"] = _graph_init_done_delay data["_render_frame_done_delay"] = _render_frame_done_delay return data def prepare_log(self): raw = self.text self.app_init_done_delay = '\n'.join( [el for el in raw.split('\n') if 'after appInit @' in el]) self.graph_init_done_delay = '\n'.join( [el for el in raw.split('\n') if 'avm graph init done' in el]) self.render_frame_done_delay = '\n'.join([el for el in raw.split('\n') if 'cc_render_renderFrame num:0' in el]) if name == 'main': line = ['index','LOG_FILE_NAME', 'APP_INIT_DONE_DELAY', 'GRAPH_INIT_DONE_DELAY', 'RENDER_FRAME_DONE_DELAY'] resultFilePath = os.path.join(path, "result_cold_start_time.csv") fout = open(resultFilePath, 'w', newline='') book = csv.writer(fout) book.writerow(line) print(os.path.join(path + '/**/VisualApp.localhost.root.log.ERROR*')) app_init_done_delay = [] graph_init_done_delay = [] render_frame_done_delay = [] for file_name in glob.glob(os.path.join(path + '/**/VisualApp.localhost.root.log.ERROR*')): res = {} index = os.path.dirname(file_name).split("\\")[-1] res['INDEX'] = index res['LOG_FILE_NAME'] = "VisualApp.localhost.root.log.ERROR_" + index st = StartUpTimeAnalysis(file_name) data = st.prepare_xml() res.update(data) app_init_done_delay.append(float(res["_app_init_done_delay"])) graph_init_done_delay.append(float(res["_graph_init_done_delay"])) render_frame_done_delay.append(float(res["_render_frame_done_delay"])) values = res.values() book.writerow(values) DA_MAX = ['', "MAX_VALUE", max(app_init_done_delay), max(graph_init_done_delay), max(render_frame_done_delay)] DA_MIN = ['', "MIN_VALUE", min(app_init_done_delay), min(graph_init_done_delay), min(render_frame_done_delay)] DA_AVG = ['', "AVG_VALUE", sum(app_init_done_delay)/len(app_init_done_delay), sum(graph_init_done_delay)/len(graph_init_done_delay), sum(render_frame_done_delay)/len(render_frame_done_delay)] book.writerow(DA_MAX) book.writerow(DA_MIN) book.writerow(DA_AVG) fout.close() 解释一下每行代码的意思

96. DA_MAX = ['', "MAX_VALUE", max(app_init_done_delay), max(graph_init_done_delay), max(render_frame_done_delay)]: 创建一个列表DA_MAX，存储各项的最大值。 97. DA_MIN = ['', "MIN_VALUE", min(app_...

修改代码： from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Linefrom pyecharts.render import make_snapshotfrom snapshot_selenium import snapshot as driver# 读取数据with open("weather.csv", "r", encoding="utf-8") as f: data = f.readlines()[1:]# 处理数据dates = []high_temps = []low_temps = []for line in data: date, high_temp, low_temp, _ = line.strip().split(",") dates.append(date) high_temps.append(int(high_temp)) low_temps.append(int(low_temp))# 绘制动态折线图line = Line()for i in range(len(dates)): x_data = dates[:i+1] y_data1 = high_temps[:i+1] y_data2 = low_temps[:i+1] line.add_xaxis(x_data) line.add_yaxis("最高气温", y_data1, is_smooth=True) line.add_yaxis("最低气温", y_data2, is_smooth=True) line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="西安2022年气温变化动态折线图"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category", boundary_gap=False), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value", min_=min(low_temps)-5, max_=max(high_temps)+5)) line.render("weather.html") # 生成动态效果 make_snapshot(driver, line.render(), f"weather_{i}.png") 出现错误：'str' object has no attribute ‘append’

date, high_temp, low_temp, _ = line.strip().split(",") dates.append(date) high_temps.append(int(high_temp)) low_temps.append(int(low_temp)) 这样你就能看到哪些行数据没有被正确拆分，然后可以...

# This is a sample Python script. # Press Shift+F10 to execute it or replace it with your code. # Press Double Shift to search everywhere for classes, files, tool windows, actions, and settings. def print_hi(name): # Use a breakpoint in the code line below to debug your script. print(f'Hi, {name}') # Press Ctrl+F8 to toggle the breakpoint. # Press the green button in the gutter to run the script. if __name__ == '__main__': print_hi('PyCharm') # See PyCharm help at https://www.jetbrains.com/help/pycharm/ from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 使用 'ovr' 多分类方法 model1 = LogisticRegression(multi_class='ovr', solver='liblinear') model1.fit(X_train, y_train) y_pred1 = model1.predict(X_test) acc1 = accuracy_score(y_test, y_pred1) print('Accuracy score using "ovr" method:', acc1)修改该程序使上述程序结果数据可视化

xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02), np.arange(y_min, y_max, 0.02)) Z = model.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.figure(1, figsize=(4, 3)) plt.contourf...

re.split \\

例如，re.split(r' ', line)中的空格作为分隔符将字符串line进行切割。引用的例子展示了如何使用re.split()函数以正则表达式模式进行切割，例如re.split(r'[;,\s]', line)将line字符串按照分号、逗号和所有空白字符...

import openpyxl import matplotlib.pyplot as plt movie_dict = {} with open('D:\\pythonProject1\\电影信息.txt', 'r',encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.strip() movie_info = line.split(';') movie_name = movie_info[0] directors = movie_info[1].split(',') actors = movie_info[2].split(',') for director in directors: if director not in movie_dict: movie_dict[director] = {'movies': [movie_name], 'actors': {}} else: movie_dict[director]['movies'].append(movie_name) for actor in actors: for director in directors: if actor not in movie_dict[director]['actors']: movie_dict[director]['actors'][actor] = 1 else: movie_dict[director]['actors'][actor] += 1 wb = openpyxl.load_workbook('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') ws = wb.create_sheet('导演作品统计',0) ws.title = '导演作品统计' ws.cell(row=1, column=1, value='导演姓名') ws.cell(row=1, column=2, value='执导电影数量') ws.cell(row=1, column=3, value='执导电影列表') row_num = 2 for director, data in movie_dict.items(): movie_list = ','.join(data['movies']) movie_count = len(data['movies']) ws.cell(row=row_num, column=1, value=director) ws.cell(row=row_num, column=2, value=movie_count) ws.cell(row=row_num, column=3, value=movie_list) row_num += 1 wb.save('D:\\pythonProject1\\电影信息统计.xlsx') director_list = [] movie_count_list = [] for director, data in sorted(movie_dict.items(), key=lambda x: len(x[1]['movies']), reverse=True): director_list.append(director) movie_count_list.append(len(data['movies'])) plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] fig, ax = plt.subplots() ax.barh(director_list, movie_count_list) for i, director in enumerate(director_list): max_actor = [] for actor in movie_dict[director]['actors'].keys(): if movie_dict[director]['actors'][actor]==max(movie_dict[director]['actors'].values()): max_actor.append(actor) max_actor = str(max_actor) max_actor = max_actor.rstrip(']') max_actor = max_actor.lstrip('[') ax.annotate(max_actor, xy=(movie_count_list[i], i), xytext=(movie_count_list[i]+1, i), ha='left', va='center') ax.set_xlabel('执导电影数量') ax.set_ylabel('导演姓名') ax.invert_yaxis() plt.show()请帮我解释一下上述代码，详细一点

movie_info = line.split(';') movie_name = movie_info[0] directors = movie_info[1].split(',') actors = movie_info[2].split(',') for director in directors: if director not in movie_dict: movie_...

python readline.split()

为了解决这个问题，我们可以通过添加更多的处理步骤来去除非法字符，例如line.split(']').split('[')[-1]。这样就可以得到正确的整数值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3 #...

python re.split

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def build_dataset(config, ues_word): if ues_word: tokenizer = lambda x: x.split(' ') # 以空格隔开，word-level else: tokenizer = lambda x: [y for y in x] # char-level if os.path.exists(config.vocab_path): vocab = pkl.load(open(config.vocab_path, 'rb')) else: vocab = build_vocab(config.train_path, tokenizer=tokenizer, max_size=MAX_VOCAB_SIZE, min_freq=1) pkl.dump(vocab, open(config.vocab_path, 'wb')) print(f"Vocab size: {len(vocab)}") def load_dataset(path, pad_size=32): contents = [] with open(path, 'r', encoding='UTF-8') as f: for line in tqdm(f): lin = line.strip() if not lin: continue content, label = lin.split('\t') words_line = [] token = tokenizer(content) seq_len = len(token) if pad_size: if len(token) < pad_size: token.extend([PAD] * (pad_size - len(token))) else: token = token[:pad_size] seq_len = pad_size # word to id for word in token: words_line.append(vocab.get(word, vocab.get(UNK))) contents.append((words_line, int(label), seq_len)) return contents # [([...], 0), ([...], 1), ...] train = load_dataset(config.train_path, config.pad_size) dev = load_dataset(config.dev_path, config.pad_size) test = load_dataset(config.test_path, config.pad_size) return vocab, train, dev, test

这段代码定义了一个函数用于加载数据集。它的输入参数包括一个配置对象和一个布尔值，表示是否使用词级别的分词器。如果使用单词级别的分词器，就将句子按照空格分割成单词；否则，将句子分割成单个字符。...

input_texts = [] target_texts = [] input_characters = set() target_characters = set() with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.read().split('\n') if len(lines) < num_samples: num_samples = len(lines) - 1 for line in lines[:num_samples]: try: input_text, target_text = line.split('\t') target_text = '\t' + target_text + '\n' input_texts.append(input_text) target_texts.append(target_text) for char in input_text.strip(): input_characters.add(char) for char in target_text.strip(): target_characters.add(char) except ValueError: pass input_characters = sorted(list(input_characters)) target_characters = sorted(list(target_characters)) num_encoder_tokens = len(input_characters) num_decoder_tokens = len(target_characters) max_encoder_seq_length = max([len(txt.strip()) for txt in input_texts]) max_decoder_seq_length = max([len(txt.strip()) for txt in target_texts])修改以上代码保证其平稳运行

input_text, target_text = line.split('\t') target_text = '\t' + target_text + '\n' input_texts.append(input_text) target_texts.append(target_text) for char in input_text.strip(): input_...

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抱歉，作为AI语言模型，我无法执行网络爬虫操作。但我可以提供一个大体的思路： 1. 使用Python的requests库向虎牙直播英雄联盟板块的页面发送请求，获取页面内容。 2. 使用BeautifulSoup库解析页面内容，提取出热度相关的信息。 3. 使用matplotlib等可视化库将热度数据进行可视化展示。 需要注意的是，网站的爬取需要遵守相关法律法规和网站的使用协议，否则可能会引起法律问题。
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最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。