fid=D00E\r>Ok\rint=25\r>Ok\r QT分割该字符串，根据Ok\r 给出代码示例

根据你的需求，可以使用字符串的split()方法来实现对字符串的分割。具体的代码示例如下：

string = "fid=D00E\r>Ok\rint=25\r>Ok\r"
result = string.split("Ok\r")
print(result)

输出结果为：

['fid=D00E\r>', 'int=25\r>', '']

这里使用了split()方法，将字符串按照"Ok\r"进行分割，并返回一个列表。列表中的每个元素都是分割后的子字符串。

相关问题

x1=[4.0500 3.7300 2.3300 1.5800 3.3500 5.0400 6.8300 3.5500]' x2=[0.0384 0.0104 0.0133 0.0124 8.6800 2.4500 0.1764 0.1000]' y=[1427 214 362 108 513644 173819 7882 5465]' e=ones(8,1)； x=[e,x1,x2]； [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,0.05)； rcoplot(r,rint) b =1.0e+004 * -0.4189 0.1657 5.9748

在这段代码中，有一个语法错误，即在定义 e 向量时使用了中文分号（；）而不是英文分号（;）。修改此行代码，将中文分号替换为英文分号即可：

e = ones(8,1);

另外，在使用 regress 函数时，第三个参数应该是一个数值，表示置信水平（通常为 0.05），而不是一个百分比。因此，您需要将代码中的 0.05 修改为对应的数值，例如：

[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,x,0.95);

如果您需要输出 r 与 rint 的值，可以使用以下代码：

disp(r);
disp(rint);

最后，使用 rcoplot 函数绘制残差图时需要保证 MATLAB 已经正确安装并加载了相关的工具箱。

帮我分析这段matlab代码x1=[4.0500 3.7300 2.3300 1.5800 3.3500 5.0400 6.8300 3.5500]' x2=[0.0384 0.0104 0.0133 0.0124 8.6800 2.4500 0.1764 0.1000]' y=[1427 214 362 108 513644 173819 7882 5465]' e=ones(8,1)； x=[e,x1,x2]； [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,0.05)； rcoplot(r,rint) b =1.0e+004 * -0.4189 0.1657 5.9748

这段 MATLAB 代码实现了一个多元线性回归分析。下面对代码的每一行进行解释：

1. 定义变量 x1，表示一个列向量，其中包含了自变量 x1 的观测值。
2. 定义变量 x2，表示一个列向量，其中包含了自变量 x2 的观测值。
3. 定义变量 y，表示一个列向量，其中包含了因变量 y 的观测值。
4. 定义变量 e，表示一个列向量，其中包含了 1 的值。
5. 定义变量 x，将 e、x1 和 x2 按列合并成一个矩阵，用于进行多元线性回归分析。
6. 调用 regress 函数进行多元线性回归分析，其中第一个参数 y 是因变量，第二个参数 x 是自变量矩阵，第三个参数 0.05 表示置信度为 95%，返回值包括回归系数 b、回归系数的置信区间 bint、残差 r、残差的置信区间 rint 和统计信息 stats。
7. 调用 rcoplot 函数画出残差图并绘制残差的置信区间。
8. 输出回归系数 b，其中每个元素都乘以 1e+004。

根据输出结果 b，可以得到模型的线性表达式为：

y = -4.189e-3 + 1.657e-2*x1 + 5.9748*x2

其中 x1 和 x2 分别表示自变量，y 表示因变量。