gra.Info.push_back(make_pair("E", "E+E|E-E|E*E|E/E|(E)|i"))

这行代码看起来是在定义一个语法规则。具体来说，这是一个简单的算术表达式的文法规则，其中 E 代表一个表达式，可以由 E+E、E-E、E*E、E/E、(E) 或 i（即变量或数字）组成。

这个语法规则的定义方式是使用 C++ 的 std::pair 类型，将非终结符（即 E）和对应的产生式（即"E+E|E-E|E*E|E/E|(E)|i"）作为一组键值对存储在一个名为 gra 的对象的 Info 属性的末尾。可以通过 gra.Info.back() 来访问最近添加的键值对。

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years = np.arange(1979, 2020, 1) year_str = [str(i) for i in years] x_min = 70 x_max = 140 y_min = 10 y_max = 55 grid_lon = np.arange(x_min, x_max+1, 1.0) grid_lat = np.arange(y_min, y_max+1, 1.0) nyears = years.shape[0] nlon = grid_lon.shape[0] nlat = grid_lat.shape[0] total_grid_data = np.zeros((nyears, nlat, nlon), dtype=float) i = 0 for year in year_str: f_path = r'E:\gra_thesis\sum_pre_data_new/AMJ_pre_data/'+year+'_AMJ_sumPre.xlsx' df = pd.read_excel(f_path) df = df.dropna(axis=0) lon = df['X'] lat = df['Y'] data= df['总降水量'] Krin = pykrige.OrdinaryKriging(lon, lat, data, variogram_model="gaussian", nlags=6) grid_data, ssl = Krin.execute('grid', grid_lon, grid_lat) grid_data = np.array(grid_data) total_grid_data[i, :, :] = grid_data i = i + 1 # %% # # save data data_nc = xr.Dataset( { "precip":(("time", "lat","lon"), total_grid_data) }, coords={ "time":years, "lat":grid_lat, "lon":grid_lon, } ) data_nc.attrs["long_name"] = "total_grid_precip" data_nc.to_netcdf("E:"+"JJA_pre_total_precip.nc") 解释这段代码i

这段代码是用于读取地理数据，并对其进行插值，得到一个三维数组。years变量存储了年份序列，year_str变量是将年份序列转换为字符串序列。grid_lon变量和grid_lat变量分别是经度和纬度序列。nyears、nlon和nlat是计算数组维度的变量。total_grid_data是三维数组，用于存储地理数据的插值结果。代码使用了pykrige包进行插值，其中OrdinaryKriging()函数是调用普通克里金插值方法进行计算，variogram_model指定了变异函数的类型，nlags是变异函数的参数。for循环逐个读取每个年份的数据，同时将插值结果存储在total_grid_data中。最终代码的结果是得到了一个三维数组，其中每个元素值是地理数据的插值结果。

WBC|Lym%|Mid%|Gra%|Lym#|Mid#|Gra#|RBC|HGB|HCT|MCV|MCH|MCHC|RDW-CV|RDW-SD|PLT|MPV|PCT|PDW|P-LCR|P-LCC| java以|分割这个字符串

您提到的是血液检查报告单（Blood Count Report）的一些指标，它们通常用于表示白细胞分类(WBC), 中性粒细胞百分比(Lym%)、淋巴细胞百分比(Mid%), 单核细胞百分比(Gra%), 各种细胞计数(Lym#, Mid#, Gra#)以及红细胞(RBC), 血红蛋白(HGB), 血小板压积(HCT), 平均红细胞体积(MCV), 平均红细胞血红蛋白含量(MCH), 平均红细胞血红蛋白浓度(MCHC), 可变系数(RDW-CV)和标准差(RDW-SD), 红细胞计数(RBC), 血小板计数(PLT), 小型血小板平均体积(MPV), 白细胞分布宽度(PCT), 血小板分布宽度(PDW), 血小板比率(P-LCR)和形态参数(P-LCC)。

这些数据通常是医学报告中的数字，用竖线(|)分隔，以便于读取和理解。在Java中处理这样的字符串，您可以创建一个数组或HashMap来存储每个指标及其对应的值，或者使用正则表达式按照指定的字符切割字符串。例如：

String bloodReport = "WBC|Lym%|Mid%|Gra%|Lym#|Mid#|Gra#|RBC|HGB|HCT|MCV|MCH|MCHC|RDW-CV|RDW-SD|PLT|MPV|PCT|PDW|P-LCR|P-LCC";
String[] values = bloodReport.split("\\|");

// 这样就得到了一个包含所有指标名称和对应数值的数组

然后您可以遍历`values`数组，进一步操作这些数据，如计算平均值、比例等。