ret.group()

时间: 2023-08-26 13:07:59 浏览: 118
回答: 在给定的引用中，没有提到ret.group()这个方法。请问你是指的哪个上下文中的ret.group()呢？ #### 引用[.reference_title] - *1* [正则表达式的核心教程](https://blog.csdn.net/qq_39504519/article/details/107075811)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [详细解析python正则表达式re模块](https://blog.csdn.net/QQ860234001/article/details/125341716)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [python正则表达式](https://blog.csdn.net/weixin_30355437/article/details/97398459)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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print(ret.group(0)) # abcabcabc 匹配整个表达式 print(ret.group(1)) # abc 第一次匹配到的结果 print(ret.span()) # (3, 12) 开始和结束位置 print(ret.groups()) # 表示当正则表达式里有多个分组时，多个分组的...
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第一段代码 GroupsResource package ece448.lec16; import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.List; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.web.bind.annotation.DeleteMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable; import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @RestController public class GroupsResource { private final GroupsModel groups; public GroupsResource(GroupsModel groups) { this.groups = groups; } @GetMapping("/api/groups") public Collection<Object> getGroups() throws Exception { ArrayList<Object> ret = new ArrayList<>(); for (String group: groups.getGroups()) { ret.add(makeGroup(group)); } logger.info("Groups: {}", ret); return ret; } @GetMapping("/api/groups/{group}") public Object getGroup( @PathVariable("group") String group, @RequestParam(value = "action", required = false) String action) { if (action == null) { Object ret = makeGroup(group); logger.info("Group {}: {}", group, ret); return ret; } // modify code below to control plugs by publishing messages to MQTT broker List<String> members = groups.getGroupMembers(group); logger.info("Group {}: action {}, {}", group, action, members); return null; } @PostMapping("/api/groups/{group}") public void createGroup( @PathVariable("group") String group, @RequestBody List<String> members) { groups.setGroupMembers(group, members); logger.info("Group {}: created {}", group, members); } @DeleteMapping("/api/groups/{group}") public void removeGroup( @PathVariable("group") String group) { groups.removeGroup(group); logger.info("Group {}: removed", group); } protected Object makeGroup(String group) { // modify code below to include plug states HashMap<String, Object> ret = new HashMap<>(); ret.put("name", group); ret.put("members", groups.getGroupMembers(group)); return ret; } private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(GroupsResource.class); }

第二段代码 GroupsModel package ece448.lec16; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.List;... public void removeGroup(String group) { groups.remove(group); } }

''' ''' import re from urllib.request import urlopen def getPage(url): # 获取网页的字符串 response = urlopen(url) return response.read().decode('utf-8') def parsePage(s): ret = com.finditer(s) # 从s这个网页源码中，找到所有符合com正则表达式的内容，并且以迭代器的形式返回 for i in ret: yield{ 'id':i.group('id'), 'title':i.group('title'), 'rating_num':i.group('rating_num'), 'comment_num':i.group('comment_num') } def main(num): # 翻页，执行10次 url = 'https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter='% num response_html = getPage(url) # response_html就是这个url对应的html代码，就是 str ret = parsePage(response_html) print(ret) f = open('move_info7','a',encoding='utf8') for obj in ret: print(obj) data = str(obj) f.write(data +'\n') f.close() com = re.compile( '.*?.*?<em.*?>(?P<id>\d+).*?(?P<title>.*?)' '.*?(?P<rating_num>.*?).*?(?P<comment_num>.*?)评价',re.S) count = 0 for i in range(10): main(count) count += 25 检查这段代码并且进行修改

'comment_num': i.group('comment_num') } def main(num): # 翻页，执行10次 url = 'https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=' % num html = get_page(url) # html就是这个url对应的html代码，就是 ...

private void text() { var strs = new string[] { "2154201", "2154202", "2154203", "3154205", "3154204", "3154206", "3154207" }; var ret = doSort(strs); } private object doSort(string[] strs,int n=2) { string ret = string.Empty; Array.Sort(strs); var nn = strs.Select(t => new { f1 = t.Substring(0, t.Length - n), f2 = t.Substring(t.Length - n) }); var nn2 = nn.GroupBy(t => t.f1); foreach(var t in nn2) { var t2=t.Select(o=>Convert.ToInt32(o.f2)).OrderBy(o=>o).ToList(); } return ret; }请把这块代码补充完整分组排序最后输出2154201...03,315405...07

var nn2 = nn.GroupBy(t => t.f1); foreach (var t in nn2) { var t2 = t.Select(o => Convert.ToInt32(o.f2)).OrderBy(o => o).ToList(); ret += $"{t.Key}{string.Join("", t2)}..."; } ret = ret.TrimEnd...

result00 = result00.groupby(['ym', 'size_rank', 'pe_rank']).agg(ewret=('RET', 'mean'), vwret=('RET', lambda x: np.average(x, weights=result00.loc[x.index, 'size']))).reset_index()

- result00.groupby(['ym', 'size_rank', 'pe_rank']) 对 result00 按 ym, size_rank, pe_rank 三列进行分组； - .agg() 对每个分组应用一个或多个聚合函数； - ewret=('RET', 'mean') 计算 RET 列...

解释这段R语言代码，并把它转化成python语言：result = df %>% group_by(ym,rank) %>% summarise(ewret = mean(RET,na.rm=T), vwret = weighted.mean(RET,size,na.rm=T)) %>% ungroup

result = df.groupby(['ym', 'rank']).agg(ewret=('RET', 'mean'), vwret=('RET', lambda x: np.average(x, weights=df.loc[x.index, 'size']))).reset_index() 其中，groupby 方法用于按 ym 和 rank 进行...

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print(ret.group()) # 使用字符组进行匹配 ret = re.match("[hH]","hello Python") print(ret.group()) # 使用区间进行匹配 ret = re.match("[0-35-9]Hello Python","7Hello Python") print(ret.group()) # 可以...

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attr_group.attrs = &my_attr.attr; attr_group.name = "my_attr_group"; ret = sysfs_create_group(my_kobj, &attr_group); if (ret) kobject_put(my_kobj); 以上就是使用sysfs_create_group函数创建设备...

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select a.dt, count(distinct a.account_id) role, count(distinct b.account_id) ret2 from ( select 'involve' as type,account_id,dt from src_loginrole_day where dt between 20180604 and 20180606 )a left join ( select 'involve' as type,account_id,dt from src_loginrole_day where dt between 20180605 and 20180607 )b on a.account_id = b.account_id and datediff(from_unixtime(unix_timestamp(b.dt,'yyyyMMdd')),from_unixtime(unix_timestamp(a.dt,'yyyyMMdd'))) = 1 group by a.dt order by a.dt;哪里有错

select a.dt, count(distinct a.account_id) role, count(distinct b.account_id) ret2 from ( select 'involve' as type, account_id, dt from src_loginrole_day where dt between 20180604 and 20180606 )...

select a.dt, count(distinct a.role_id) role, count(distinct b.role_id) ret2 from ( select 'involve' as type,account_id,dt from src_loginrole_day where dt between 20180604 and 20180606 )a left join ( select 'involve' as type,account_id,dt from src_loginrole_day where dt between 20180605 and 20180607 )b on a.account_id = b.account_id and datediff(from_unixtime(unix_timestamp(b.dt,'yyyyMMdd')),from_unixtime(unix_timestamp(a.dt,'yyyyMMdd'))) = 1 group by a.dt order by a.dt;哪里错了

SELECT a.dt, COUNT(DISTINCT a.role_id) AS role, COUNT(DISTINCT b.role_id) AS ret2 FROM ( SELECT 'involve' AS type, account_id, dt FROM src_loginrole_day WHERE dt BETWEEN 20180604 AND 20180606 ) a ...

解释这段R语言代码，并把它转化成python语言：df = rank %>% group_by(ym) %>% mutate(rank = ntile(bm,10)) %>% ungroup %>% mutate(ym=ifelse(ym%%100==12,ym+89,ym+1)) %>% inner_join(ret,c("Stkcd","ym"))

df = pd.merge(rank, ret[['Stkcd', 'ym', 'ret']], on=['Stkcd', 'ym'], how='inner') df = df.groupby('ym').apply(lambda x: x.assign(rank=pd.qcut(x['bm'], q=10, labels=False)+1)).reset_index(drop=True) df...

解释代码：int post_process(int8_t* input0, int8_t* input1, int8_t* input2, int model_in_h, int model_in_w, float conf_threshold, float nms_threshold, float scale_w, float scale_h, std::vector<int32_t>& qnt_zps, std::vector<float>& qnt_scales, detect_result_group_t* group) { static int init = -1; if (init == -1) { int ret = 0; ret = loadLabelName(LABEL_NALE_TXT_PATH, labels); if (ret < 0) { return -1; } init = 0; } memset(group, 0, sizeof(detect_result_group_t)); std::vector<float> filterBoxes; std::vector<float> objProbs; std::vector<int> classId; // stride 8 int stride0 = 8; int grid_h0 = model_in_h / stride0; int grid_w0 = model_in_w / stride0; int validCount0 = 0; validCount0 = process(input0, (int*)anchor0, grid_h0, grid_w0, model_in_h, model_in_w, stride0, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[0], qnt_scales[0]); // stride 16 int stride1 = 16; int grid_h1 = model_in_h / stride1; int grid_w1 = model_in_w / stride1; int validCount1 = 0; validCount1 = process(input1, (int*)anchor1, grid_h1, grid_w1, model_in_h, model_in_w, stride1, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[1], qnt_scales[1]); // stride 32 int stride2 = 32; int grid_h2 = model_in_h / stride2; int grid_w2 = model_in_w / stride2; int validCount2 = 0; validCount2 = process(input2, (int*)anchor2, grid_h2, grid_w2, model_in_h, model_in_w, stride2, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[2], qnt_scales[2]); int validCount = validCount0 + validCount1 + validCount2; // no object detect if (validCount <= 0) { return 0; } std::vector<int> indexArray; for (int i = 0; i < validCount; ++i) { indexArray.push_back(i); } quick_sort_indice_inverse(objProbs, 0, validCount - 1, indexArray); std::set<int> class_set(std::begin(classId), std::end(classId)); for (auto c : class_set) { nms(validCount, filterBoxes, classId, indexArray, c, nms_threshold); } int last_count = 0; group->count = 0; /* box valid detect target */ for (int i = 0; i < validCount; ++i) { if (indexArray[i] == -1 || last_count >= OBJ_NUMB_MAX_SIZE) { continue; } int n = indexArray[i]; float x1 = filterBoxes[n * 4 + 0]; float y1 = filterBoxes[n * 4 + 1]; float x2 = x1 + filterBoxes[n * 4 + 2]; float y2 = y1 + filterBoxes[n * 4 + 3]; int id = classId[n]; float obj_conf = objProbs[i]; group->results[last_count].box.left = (int)(clamp(x1, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.top = (int)(clamp(y1, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].box.right = (int)(clamp(x2, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.bottom = (int)(clamp(y2, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].prop = obj_conf; char* label = labels[id]; strncpy(group->results[last_count].name, label, OBJ_NAME_MAX_SIZE); // printf("result %2d: (%4d, %4d, %4d, %4d), %s\n", i, group->results[last_count].box.left, // group->results[last_count].box.top, // group->results[last_count].box.right, group->results[last_count].box.bottom, label); last_count++; } group->count = last_count; return 0; }

2. 初始化存储检测结果的 group 结构体，并将其内存清零。 3. 创建用于存储过滤后的检测框位置和大小的向量 filterBoxes，以及存储目标置信度和类别编号的向量 objProbs 和 classId。 4. 对 stride 为 8 的...

import pandas as pd import numpy as np import os import datetime import statsmodels.api as sm import scipy as sp import math import chardet def TS_SUM(series, number): number = int(number) n = range(0, number-1) shift=series for k in n: shift=shift.shift(1) series=series+shift return series def ExpoDecay(array,halflife,number,): halflife=int(halflife) d=math.pow(0.5,1/halflife) DecayWGT=np.logspace(0,number-1,number,base=d) return sum(array*DecayWGT)/sum(DecayWGT) def TS_AVERAGE(series, number): number = int(number) l = len(series) shift = pd.Series(series) for k in range(0, number-1): shift = shift.shift(1) series = series + shift series = series / number return series def TS_wgdStd(series, number, halflife): halflife = int(halflife) d = math.pow(0.5, 1 / halflife) DecayWGT = np.logspace(0, number - 1, number, base=d) avg = TS_AVERAGE(series, number) square = (series - avg) * (series - avg) print('正在计算DASTD') l=len(series) loop=range(0,l) loop=pd.Series(loop) result=[1]*l for k in loop: if k<number-1: result[k]=np.nan else: sub_square=square.iloc[k-number+1:k+1] result[k]=math.sqrt(np.average(sub_square,weights=DecayWGT)) return result #计算波动因子（DASTD） def DASTD(data): data=pd.DataFrame(data) data['DASTD']=data.groupby('code')['ret_td'].transform(lambda x: TS_wgdStd(x,250,halflife=40)) print(data['DASTD']) print('done') DASTD=data['DASTD'] return DASTD total=pd.read_csv(r"C:\Users\lenovo\Desktop\实习\python\所有数据.csv") pingan=total[total['code']=='000001.SZ'] pingan['DASTD']=TS_wgdStd(pingan['ret_td'],250,halflife=40) print(pingan)

你的代码中使用了一些自定义的函数来计算一些统计指标。在代码中，你定义了以下函数： 1. TS_SUM(series, number): 用于计算时间序列的累加和，其中series表示时间序列数据，number表示累加的个数。...

av_bprintf(&bp, "" "v=0\r\n" "o=FFmpeg 4489045141692799359 2 IN IP4 127.0.0.1\r\n" "s=FFmpegPublishSession\r\n" "t=0 0\r\n" "a=group:BUNDLE 0 1\r\n" "a=extmap-allow-mixed\r\n" "a=msid-semantic: WMS\r\n"); if (!av_bprint_is_complete(&bp)) { g_print("Offer %d exceed max %d, %s\n", ret, MAX_SDP_SIZE, bp.str); ret = -1; goto end; }gstreamer用什么替换

g_print("Offer %d exceed max %d, %s\n", ret, MAX_SDP_SIZE, sdp_str->str); ret = -1; goto end; } 或者： c char *sdp_str = g_strdup_printf("v=0\r\n" "o=FFmpeg 4489045141692799359 2 IN IP4 ...

解释这段代码 capture program drop covar program covar syntax ,sys(integer) id(varlist) tvar(varlist) svarlist(varlist) quant(real) sort id' tvar' drop if id' == . tempvar id2 egen id2' = group(id') if id' ~= sys' replace id2' = 0 if id' == sys' sum id2' if id2' ~= 0 local idmin = r(min) local idmax = r(max) sort id2' tvar' preserve display "firm is firm'" display "sys is sys'" display "idvar is id'" display "asofQtr is asofQtr'" display "statevars are svarlist'" keep id2' tvar' ret svarlist' //reshape data reshape wide ret, i(tvar') j(id2') save temp, replace sort tvar' //estimate covar for each firm in this loop quietly forvalues firm = idmin'(1)idmax' { noisily display "Estimating CoVaR for firm'" //conditional CoVaR, get betas qreg ret0 retfirm' svarlist', q(quant') gen cbeta = _b[retfirm'] if e(sample) //conditional VaRs, get qtile and median VaR qreg retfirm' svarlist', q(quant') predict cVaR if e(sample) qreg retfirm' svarlist', q(50) predict cmed if e(sample) //calculate cCoVaR gen cCoVaRfirm' = cbeta*(cVaR-cmed) drop retfirm' cVaR cmed cbeta } drop ret0 svarlist' //now we should just have tvar' and all the firm cCoVaRs reshape long cCoVaR, i(tvar') j(id2') drop if cCoVaR == . sort id2' tvar' tempfile estimates save estimates', replace //merge back in with input data restore merge 1:1 id2' tvar' using estimates' drop _merge end

8. 使用keep命令保留需要用到的变量：id2、tvar、ret和状态变量列表。 9. 使用reshape命令将数据从长格式转换为宽格式，并保存到临时文件temp中。 10. 再次使用sort命令按照tvar排序。 11. 接下来的...

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微信小程序滑动选项卡源码模版发布

资源摘要信息: "微信小程序源码模版_滑动选项卡" 是一个面向微信小程序开发者的资源包，它提供了一个实现滑动选项卡功能的基础模板。该模板使用微信小程序的官方开发框架和编程语言，旨在帮助开发者快速构建具有动态切换内容区域功能的小程序页面。 微信小程序是腾讯公司推出的一款无需下载安装即可使用的应用，它实现了“触手可及”的应用体验，用户扫一扫或搜一下即可打开应用。小程序也体现了“用完即走”的理念，用户不用关心是否安装太多应用的问题。应用将无处不在，随时可用，但又无需安装卸载。 滑动选项卡是一种常见的用户界面元素，它允许用户通过水平滑动来在不同的内容面板之间切换。在移动应用和网页设计中，滑动选项卡被广泛应用，因为它可以有效地利用屏幕空间，同时提供流畅的用户体验。在微信小程序中实现滑动选项卡，可以帮助开发者打造更加丰富和交互性强的页面布局。 此源码模板主要包含以下几个核心知识点： 1. 微信小程序框架理解：微信小程序使用特定的框架，它包括wxml（类似HTML的标记语言）、wxss（类似CSS的样式表）、JavaScript以及小程序的API。掌握这些基础知识是开发微信小程序的前提。 2. 页面结构设计：在模板中，开发者可以学习如何设计一个具有多个选项卡的页面结构。这通常涉及设置一个外层的容器来容纳所有的标签项和对应的内容面板。 3. CSS布局技巧：为了实现选项卡的滑动效果，需要使用CSS进行布局。特别是利用Flexbox或Grid布局模型来实现响应式和灵活的界面。 4. JavaScript事件处理：微信小程序中的滑动选项卡需要处理用户的滑动事件，这通常涉及到JavaScript的事件监听和动态更新页面的逻辑。 5. WXML和WXSS应用：了解如何在WXML中构建页面的结构，并通过WXSS设置样式来美化页面，确保选项卡的外观与功能都能满足设计要求。 6. 小程序组件使用：微信小程序提供了丰富的内置组件，其中可能包括用于滑动的View容器组件和标签栏组件。开发者需要熟悉这些组件的使用方法和属性设置。 7. 性能优化：在实现滑动选项卡时，开发者应当注意性能问题，比如确保滑动流畅性，避免因为加载大量内容导致的卡顿。 8. 用户体验设计：一个良好的滑动选项卡需要考虑用户体验，比如标签的易用性、内容的清晰度和切换的动画效果等。 通过使用这个模板，开发者可以避免从零开始编写代码，从而节省时间，更快地将具有吸引力的滑动选项卡功能集成到他们的小程序中。这个模板适用于需要展示多内容区块但又希望保持页面简洁的场景，例如产品详情展示、新闻资讯列表、分类内容浏览等。
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