vscode自定义代码片段归类

在VS Code中，你可以通过自定义代码片段来提高编码效率。代码片段是一些预定义的代码块，可以通过简单的触发词快速插入到编辑器中。

要对代码片段进行归类，可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开VS Code，点击左侧的扩展图标（四个方块组成的正方形）。
2. 在搜索框中输入 "Code Snippets" 并选择相应的扩展进行安装。
3. 安装完成后，点击左侧的文件图标（文件夹形状），打开文件资源管理器。
4. 在文件资源管理器中，找到 ".vscode" 文件夹（如果没有则新建一个），右键点击该文件夹并选择 "New File"，创建一个新的代码片段文件。
5. 在新建的代码片段文件中，按照以下格式编写代码片段：

{
    "归类名称": {
        "prefix": "触发词",
        "body": [
            "代码片段内容"
        ],
        "description": "代码片段描述"
    }
}

其中，"归类名称" 是你给代码片段所属的分类起的名称，可以根据需要自定义。"触发词" 是在编辑器中输入时触发代码片段的关键词。"代码片段内容" 是实际插入到编辑器中的代码。"代码片段描述" 是对代码片段的简要描述。

6. 保存代码片段文件，并在编辑器中使用触发词来插入代码片段。

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将密密麻麻的矢量线条归类简化 Python代码

当涉及到将密密麻麻的矢量线条进行归类简化时，可以使用Python中的一些图像处理库和算法来实现。以下是一个简单的Python代码示例，使用OpenCV库和Douglas-Peucker算法来对矢量线条进行归类简化：

import cv2
import numpy as np

def simplify_lines(lines, epsilon):
    simplified_lines = []
    for line in lines:
        # 将线条转换为numpy数组
        line_array = np.array(line).reshape((-1, 1, 2)).astype(np.float32)
        # 使用Douglas-Peucker算法进行线条简化
        simplified_line = cv2.approxPolyDP(line_array, epsilon, True)
        # 将简化后的线条转换为列表形式
        simplified_line = simplified_line.squeeze().tolist()
        simplified_lines.append(simplified_line)
    return simplified_lines

# 示例用法
lines = [[(10, 10), (20, 20), (30, 30), (40, 40)], [(50, 50), (60, 60), (70, 70), (80, 80)]]
epsilon = 5.0

simplified_lines = simplify_lines(lines, epsilon)
print(simplified_lines)

上述代码中，`simplify_lines`函数接受一个包含多个线条的列表和一个epsilon值作为参数。它使用Douglas-Peucker算法对每个线条进行简化，并返回简化后的线条列表。

基于文本分类的病历自动归类算法案例代码

以下是一个基于文本分类的病历自动归类算法案例代码：

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))

其中，`medical_records.csv` 是一个包含病历文本和标签的数据集，`clean_text()` 函数用于对文本进行预处理，去除数字、英文和标点符号，并进行分词。使用 `TfidfVectorizer` 对文本进行特征提取，使用 `MultinomialNB` 进行模型训练和预测。最后使用 `accuracy_score`、`confusion_matrix` 和 `classification_report` 进行模型评估。