s = re.sub("[A-Za-z0-9\：\·\—\，\。\“ \”]", "", s) 解释它

时间: 2023-10-04 13:12:11 浏览: 83
MD

Python爬虫（正则化模块re）.md

这段代码使用正则表达式 `re.sub()` 函数将字符串 `s` 中的英文字母、数字和一些特殊字符替换为空字符串。具体要替换的字符包括大写字母 A-Z、小写字母 a-z、数字 0-9，以及冒号、点、中文标点符号等。 这段代码的作用是去除字符串 `s` 中的所有英文字母、数字和一些特殊字符，只保留汉字和一些重要的标点符号。
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Python网络爬虫：正则表达式Re库入门与实战

- ^[A-Za-z0-9]+$: 包含26个英文字母和数字的字符串。 - ^-?\d+$: 表示整数形式的字符串。 - ^[0-9]*[1-9][0-9]*$: 表示正整数形式的字符串。 - [1-9]\d{5}: 匹配中国境内6位的邮政编码。 - [\u4e00-\...

以下代码运行结果：import pandas as pd import numpy as np import jieba import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据 data = pd.read_csv('medical_records.csv', encoding='gbk') # 数据预处理 def clean_text(text): # 去除数字 text = re.sub(r'\d+', '', text) # 去除英文和标点符号 text = re.sub(r'[a-zA-Z’!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_{|}~]+', '', text) # 去除空格 text = re.sub(r'\s+', '', text) # 分词 words = jieba.cut(text) return ' '.join(words) data['cleaned_text'] = data['text'].apply(lambda x: clean_text(x)) # 特征提取和模型训练 tfidf = TfidfVectorizer() X = tfidf.fit_transform(data['cleaned_text']) y = data['label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) # 模型评估 y_pred = clf.predict(X_test) print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred)) print('Confusion Matrix:', confusion_matrix(y_test, y_pred)) print('Classification Report:', classification_report(y_test, y_pred))

1. 导入必要的库，包括pandas、numpy、jieba、re、sklearn等。 2. 读取数据，使用pandas的read_csv函数读取csv格式的医疗记录数据。 3. 数据预处理，定义了一个clean_text函数，用于去除数字、英文和标点符号，...

import pandas as pd import numpy as np import jieba import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据 data = pd.read_csv('medical_records.csv', encoding='gbk') # 数据预处理 def clean_text(text): # 去除数字 text = re.sub(r'\d+', '', text) # 去除英文和标点符号 text = re.sub(r'[a-zA-Z’!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_{|}~]+', '', text) # 去除空格 text = re.sub(r'\s+', '', text) # 分词 words = jieba.cut(text) return ' '.join(words) data['cleaned_text'] = data['text'].apply(lambda x: clean_text(x)) # 特征提取和模型训练 tfidf = TfidfVectorizer() X = tfidf.fit_transform(data['cleaned_text']) y = data['label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) # 模型评估 y_pred = clf.predict(X_test) print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred)) print('Confusion Matrix:', confusion_matrix(y_test, y_pred)) print('Classification Report:', classification_report(y_test, y_pred))运行结果是什么？

由于缺少数据文件，无法运行代码，但是可以大致描述代码的功能和运行结果： 该代码实现了对医疗记录进行情感分类的功能。具体来说，代码首先读取了一个名为"medical_records.csv"的数据文件。然后，对读取的数据...

以下使用的代码中的方法，包含了哪些研究方法：###--------------------读取原始数据-------------------- import pandas as pd data = pd.read_excel(r'C:\Users\apple\Desktop\“你会原谅伤害过你的父母吗”话题爬虫文件.xlsx') data = data.iloc[:,4] data = data.rename("评论") ###--------------------数据清洗-------------------- ##去除微博话题引用 import re new_data = [] # 用于存放处理后的数据 for d in data: new_d = re.sub(r'#.+?#', '', d) # 使用正则表达式去除两个“#”之间的内容 new_data.append(new_d) data['评论'] = new_data ##去除停用词 import nltk from nltk.corpus import stopwords nltk.download('stopwords') # 下载停用词列表，如果已经下载可忽略此步骤 stop_words = set(stopwords.words('chinese')) # 加载英文停用词列表 data1 = [] # 用于存放处理后的数据 for d in new_data: words = d.lower().split() # 将文本转换为小写并分词 new_words = [word for word in words if word not in stop_words] # 过滤停用词 new_d = ' '.join(new_words) # 将处理后的词语连接成字符串 data1.append(new_d) new_data = data1 ##去除特殊字符 # 定义正则表达式 pattern = re.compile('[^\u4e00-\u9fa5^a-z^A-Z^0-9^ \^,^.^!^?^;^\u3002^\uFF1F^\uFF01^\u3001]') # 遍历list中的每个元素，使用re.sub函数将字符串中匹配正则表达式的部分替换为空字符串 for i in range(len(new_data)): new_data[i] = re.sub(pattern, '', new_data[i]) ##英文翻译成中文 from translate import Translator translator= Translator(to_lang="zh") for i in range(len(new_data)): # 判断文本中是否含有英文单词，如果有则翻译成中文 if re.search('[a-zA-Z]', new_data[i]): new_data[i] = translator.translate(new_data[i]) ##jieba分词 import jieba import jieba.analyse data_list = [jieba.lcut(text) for text in new_data]

以下使用的方法包含了数据读取、数据清洗、文本预处理和分词等研究方法。数据读取是为了获取原始数据，数据清洗是为了去除无效信息和噪声，文本预处理是为了将文本转化为数字向量表示，而分词则是将文本划分为词语的...

k=re.sup("[a-zA-Z]*","[A-Z]",l[i])这段代码错在哪

这段代码有两个问题： 1. re.sup 应该是 re.sub，因为 re.sup 并不存在。 2. 第二个参数应该是替换字符串，而不是正则表达式，所以应该是 "[A-Z]" 而不是 "[A-Z]"...re.sub("[a-zA-Z]*", "[A-Z]", l[i])

import pandas as pd import numpy as np import os df = pd.read_csv('changed.txt',sep = '\t',escapechar = '\\') import nltk from nltk.corpus import stopwords # 读入德语停用词，用于去除一些无关文本情感的词，比如a、an等等 ger_stopwords = set(stopwords.words('german')) import re from bs4 import BeautifulSoup def clean_text(text): # 去除标签，获取实实在在的文本信息 text = BeautifulSoup(text,'html.parser').get_text() # 过滤标点符号 text = re.sub(r'[^a-zA-Z]',' ',text) # 将词汇转为小写，并过滤掉停用词 text = text.lower().split() text = [word for word in text if word not in ger_stopwords] return ' '.join(text) cleaned_text=df.review.apply(clean_text) sentence_list=[] for line in cleaned_text : # 将过滤好的每句话分割成一个个单词 sentence_list.append(line.split())修改这段代码的bugimport pandas as pd import numpy as np import os df = pd.read_csv('changed.txt',sep = '\t',escapechar = '\\') import nltk from nltk.corpus import stopwords # 读入德语停用词，用于去除一些无关文本情感的词，比如a、an等等 ger_stopwords = set(stopwords.words('german')) import re from bs4 import BeautifulSoup def clean_text(text): # 去除标签，获取实实在在的文本信息 text = BeautifulSoup(text,'html.parser').get_text() # 过滤标点符号 text = re.sub(r'[^a-zA-Z]',' ',text) # 将词汇转为小写，并过滤掉停用词 text = text.lower().split() text = [word for word in text if word not in ger_stopwords] return ' '.join(text) cleaned_text=df.review.apply(clean_text) sentence_list=[] for line in cleaned_text : # 将过滤好的每句话分割成一个个单词 sentence_list.append(line.split())

这段代码没有明显的错误，但是需要注意的是，在运行之前需要确保以下几点： 1. 'changed.txt'文件存在，并且路径正确。 2. BeautifulSoup库已经正确安装，否则需要先安装。 3. nltk库已经正确安装，否则需要先安装...

d2l.DATA_HUB['cmn-eng'] = (d2l.DATA_URL + 'cmn-eng.zip', '94646ad1522d915e7b0f9296181140edcf86a4f5') #@save def read_data_nmt(): """载入中文－英文数据集""" with open(d2l.download('cmn-eng'), 'r') as f: lines = f.readlines() return lines raw_text = read_data_nmt() raw_text[:20] def preprocess_nmt(text): """预处理“英语－汉语”数据集""" new_lines=[re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line).strip().lower() for line in lines] text = preprocess_nmt(raw_text) print(text[:80]) 报这个错NameError Traceback (most recent call last) Cell In[52], line 6 3 """预处理“英语－汉语”数据集""" 4 new_lines=[re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line).strip().lower() for line in lines] ----> 6 text = preprocess_nmt(raw_text) 7 print(text[:80]) Cell In[52], line 4, in preprocess_nmt(text) 2 def preprocess_nmt(text): 3 """预处理“英语－汉语”数据集""" ----> 4 new_lines=[re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line).strip().lower() for line in lines] NameError: name 'lines' is not defined 怎验解决

new_lines=[re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line).strip().lower() for line in lines] return new_lines raw_text = read_data_nmt() text = preprocess_nmt(raw_text) print(text[:20]) 运行该代码后，应该...

import re s = input() def rep(matched): tmp = list(matched.group()) tmp.reverse() return "".join(tmp) print(re.sub(r"[a-zA-Z]+", rep, s))代码解析

3. 在主函数中调用re.sub方法对字符串s进行替换。该方法接受两个参数，第一个参数是正则表达式，用于匹配需要替换的字符串；第二个参数是一个函数对象，用于对每个匹配到的字符串进行处理。在这里，我们将匹配到的...

re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line)

re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line) 是一个使用正则表达式进行替换的操作。 这个正则表达式[^A-Za-z]+匹配任何非大小写字母的字符，加上+表示连续匹配多个非字母字符。所以这个表达式可以用来匹配一段文本中的...

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'review' 代码是import pandas as pd import numpy as np import os df = pd.read_csv('changed.txt',sep = '\t',escapechar = '\') import nltk from nltk.corpus import stopwords # 读入德语停用词，用于去除一些无关文本情感的词，比如a、an等等 ger_stopwords = set(stopwords.words('german')) import re from bs4 import BeautifulSoup def clean_text(text): # 去除标签，获取实实在在的文本信息 text = BeautifulSoup(text,'html.parser').get_text() # 过滤标点符号 text = re.sub(r'[^a-zA-Z]',' ',text) # 将词汇转为小写，并过滤掉停用词 text = text.lower().split() text = [word for word in text if word not in ger_stopwords] return ' '.join(text) cleaned_text=df.review.apply(clean_text) sentence_list=[] for line in cleaned_text : # 将过滤好的每句话分割成一个个单词 sentence_list.append(line.split())

这个错误的原因是DataFrame对象没有名为'review'的列。可能是在读取csv文件时指定了不正确的分隔符，或者是csv文件中没有名为'review'的列。 可以使用head()方法查看DataFrame对象的前几行，以确定它包含哪些列及其...

re.sub(r'^\d{4,}-{0,1}[a-zA-Z0-9]$','',a)

a = re.sub(r'^\d{4,}-{0,1}[a-zA-Z0-9]$','',a) print(a) # 输出: abcd 在这个示例中，字符串a开始的前四位是数字，后面可能有一个连字符，然后跟着一个字母或数字。使用re.sub()函数将这个部分替换为空字符串...

(3) 参考利用下面的程序代码，完成代码注释中要求的两项任务。 import re """ 下面ref是2020年CVPR的最佳论文的pdf格式直接另存为文本文件后， 截取的参考文献前6篇的文本部分。 请利用该科研文献的这部分文本，利用正则表达式、字符串处理等方法， 编程实现对这6篇参考文献按下面的方式进行排序输出。 a.按参考文献标题排序 b.按出版年份排序 """ ref = """[1] Panos Achlioptas, Olga Diamanti, Ioannis Mitliagkas, and Leonidas Guibas. Learning representations and generative models for 3D point clouds. In Proc. ICML, 2018 [2] Pulkit Agrawal, Joao Carreira, and Jitendra Malik. Learning to see by moving. In Proc. ICCV, 2015 [3] Peter N. Belhumeur, David J. Kriegman, and Alan L. Yuille. The bas-relief ambiguity. IJCV, 1999 [4] Christoph Bregler, Aaron Hertzmann, and Henning Biermann. Recovering non-rigid 3D shape from image streams. In Proc. CVPR, 2000 [5] Angel X. Chang, Thomas Funkhouser, Leonidas Guibas. Shapenet: An information-rich 3d model reposi-tory. arXiv preprint arXiv:1512.03012, 2015 [6] Ching-Hang Chen, Ambrish Tyagi, Amit Agrawal, Dy-lan Drover, Rohith MV, Stefan Stojanov, and James M. Rehg. Unsupervised 3d pose estimation with geometric self-supervision. In Proc. CVPR, 2019""" ref_str = re.sub(r'\[([0-9]{1})\]', r'$[\1]', ref) # 添加分隔$ print(ref_str) #脚手架代码 ref_str_2 = re.sub(r'([a-zA-Z]{2})\.', r'\1.#', ref_str) # 添加分隔# print(ref_str_2) #脚手架代码 ref_str2 = ref_str_2.replace("\n", "") ref_list = ref_str2.split("$") print(ref_list) #脚手架代码 [提示： 排序可以采用内置函数sorted()，语法如下： sorted(iterable, /, *, key=None, reverse=False)， 注意掌握形式参数中带“/”和“*”的用途]

ref_str_2 = re.sub(r'([a-zA-Z]{2})\.', r'\1.#', ref_str) # 去掉参考文献中的换行符 ref_str2 = ref_str_2.replace("\n", "") # 用$分割参考文献字符串，将每个参考文献作为一个元素存入列表中 ref_list = ref_...

re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line).strip().lower() for line in lines

这是一个列表推导式，它对列表 lines 中的每一行文本都进行了预处理操作。具体来说，它使用了正则表达式将字符串中的非字母字符替换为空格，并使用 strip() 方法去除字符串两端的空格，最后将所有字母转换为小写字母...

re.sub('[^A-Za-z]+',' ',line).strip().lower() for line in lines SyntaxError: invalid syntax

new_lines = [re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line).strip().lower() for line in lines] 这样就可以将原来列表 lines 中的每个字符串都进行处理，并将处理结果存储在一个新的列表 new_lines 中。如果还有其他问题...

[re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line).strip().lower() for line in lines]

这是一个使用正则表达式将字符串中非字母字符替换为空格，并将所有字符转换为小写的列表推导式。...This is a 123 test. 那么这个表达式将返回以下列表： ['hello world', 'this is a test']

解释return [re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line).strip().lower() for line in lines]

具体地，re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line) 表示使用正则表达式 '[^A-Za-z]+' 匹配 line 中所有的非字母字符，并将其替换为空格。最终，这行代码会返回一个新的列表，其中的每个字符串都是经过上述处理后的结果。

import pandas as pd import matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import jieba as jb import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.feature_selection import chi2 import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) import numpy as np #定义删除除字母,数字，汉字以外的所有符号的函数 def remove_punctuation(line): line = str(line) if line.strip()=='': return '' rule = re.compile(u"[^a-zA-Z0-9\u4E00-\u9FA5]") line = rule.sub('',line) return line def stopwordslist(filepath): stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()] return stopwords df = pd.read_csv('./online_shopping_10_cats/online_shopping_10_cats.csv') df=df[['cat','review']] df = df[pd.notnull(df['review'])] d = {'cat':df['cat'].value_counts().index, 'count': df['cat'].value_counts()} df_cat = pd.DataFrame(data=d).reset_index(drop=True) df['cat_id'] = df['cat'].factorize()[0] cat_id_df = df[['cat', 'cat_id']].drop_duplicates().sort_values('cat_id').reset_index(drop=True) cat_to_id = dict(cat_id_df.values) id_to_cat = dict(cat_id_df[['cat_id', 'cat']].values) #加载停用词 stopwords = stopwordslist("./online_shopping_10_cats/chineseStopWords.txt") #删除除字母,数字，汉字以外的所有符号 df['clean_review'] = df['review'].apply(remove_punctuation) #分词，并过滤停用词 df['cut_review'] = df['clean_review'].apply(lambda x: " ".join([w for w in list(jb.cut(x)) if w not in stopwords])) tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) features = tfidf.fit_transform(df.cut_review) labels = df.cat_id X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['cut_review'], df['cat_id'], random_state = 0) count_vect = CountVectorizer() X_train_counts = count_vect.fit_transform(X_train) tfidf_transformer = TfidfTransformer() X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts) 已经写好以上代码，请补全train和test函数

以下是train和test函数的代码： python def train(X_train_tfidf, y_train): clf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, y_train) return clf def test(clf, X_test): X_test_counts = count_vect.transform...

def preprocess_nmt(text): """预处理“英语－汉语”数据集""" new_lines=[re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line).strip().lower() for line in lines] text = preprocess_nmt(raw_text) print(text[:80]) 这段代码报这个错误 name 'lines' is not defined，怎样解决

new_lines = [re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line).strip().lower() for line in lines] return new_lines lines = ["Hello, World!", "How are you?"] text = preprocess_nmt(raw_text, lines) print(text[:80]) ...

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量子管道网络优化与Python实现

资源摘要信息:"量子管道技术概述" 量子管道技术是量子信息科学领域中的一个重要概念，它涉及到量子态的传输、量子比特之间的相互作用以及量子网络构建等方面。在量子计算和量子通信中，量子管道可以被看作是实现量子信息传输的基础结构。随着量子技术的发展，量子管道技术在未来的量子互联网和量子信息处理系统中将扮演至关重要的角色。 描述中提到的“顶点覆盖问题”是一个经典的图论问题，其目的是找到一组最少数量的节点，使得图中的每条边至少有一个端点在这个节点集合中。这个问题是计算复杂性理论中的NP难题之一，在实际应用中有着广泛的意义。例如，在网络设计、无线传感器部署、城市交通规划等领域，顶点覆盖问题都可以用来寻找最小的监视点集合，以实现对整个系统的有效监控。 描述中提到的管道网络例子是一个具体的应用场景。在这个例子中，管道网络由边线（管线段）和节点（管线段的连接点）组成，目标是在整个网络中找到最小数量的交汇点，以便可以监视到每个管道段。这个问题可以建模为顶点覆盖问题，从而可以通过图论中的算法来解决。 在描述中还提到了如何运行一个名为"pipelines.py"的Python脚本程序。这个程序使用了"networkx"这个Python程序包来创建图形，并利用"D-Wave NetworkX"程序包中的"Ocean"软件工具来求解最小顶点覆盖问题。D-Wave NetworkX是一个开源的Python软件包，它扩展了networkx，使得可以使用量子退火器解决特定问题。量子退火是量子计算中的一个技术，用于寻找问题的最低能量解，相当于在经典计算中的全局最小化问题。 最后，描述中提到的"quantum_pipelines-master"文件夹可能包含了上述提及的代码文件、依赖库以及可能的文档说明等。用户可以通过运行"pipelines.py"脚本，体验量子管道技术在解决顶点覆盖问题中的实际应用。 知识点详细说明： 1. 量子管道技术： 量子管道技术主要研究量子信息如何在不同的量子系统间进行传输和操作。它涉及量子态的调控、量子纠缠的生成和维持、量子通信协议的实现等。 2. 顶点覆盖问题： 顶点覆盖问题是图论中的一个著名问题，它要求找到图中最小的顶点集合，使得图中的每条边至少与这个集合中的一个顶点相连。该问题在理论计算机科学、运筹学和网络设计等多个领域有着广泛的应用。 ***workx程序包： Python的一个第三方库，用于创建、操作和研究复杂网络结构。它提供了丰富的图论操作和算法实现，用于数据结构和网络分析。 4. D-Wave NetworkX程序包： 它是networkx的扩展，针对D-Wave的量子退火器进行了优化，使得使用D-Wave的量子处理器解决特定问题成为可能。 5. 量子退火： 量子退火是一种量子优化算法，它通过模拟量子退火过程来寻找问题的最优解，适用于解决组合优化问题。D-Wave公司生产的是量子退火机，即量子计算机的一种类型。 6. Python编程： Python是一种广泛用于科学计算、数据分析、人工智能、网络开发等领域的高级编程语言。Python以其简洁的语法和强大的库支持而受到开发者的喜爱。 7. 演示运行和脚本使用： 描述中提到的"pipelines.py"脚本可以用来演示如何在给定的管道网络中找到最小顶点覆盖集。通过运行该脚本，用户可以直观地理解和学习顶点覆盖问题的解决过程。 通过结合量子管道技术、图论、计算机科学以及编程语言的应用，上述描述和标签给出了一种实际问题解决方案的演示，展示了如何在量子计算领域内运用编程工具和量子退火技术来解决实际问题。