import re r=r"\d+" m=re.search(r,"YRYR567eruwgf")#目标是567 print(m)

你可以使用以下代码来实现你的目标：

import re

r = r"\d+"
m = re.search(r, "YRYR567eruwgf")
print(m.group(0))

输出结果为：`567`。在这个代码中，我们使用正则表达式匹配数字，然后使用 `re.search` 函数在字符串中查找匹配项。最后，我们使用 `m.group(0)` 提取匹配项并将其打印出来。

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from __future__ import print_function from pandas import DataFrame,Series import pandas as pd datafile='/root/dataset/air_customer_Data/air_data.csv' data=pd.read_csv(datafile,encoding='utf-8') cleanedfile='cleaned.csv' data1=data[data['SUM_YR_1'].notnull() & data['SUM_YR_2'].notnull()] data1 index1=data['SUM_YR_1']!=0 index2=data['SUM_YR_2']!=0 index3=data['SEG_KM_SUM']>0 data1 = data1[(index1 | index2) & index3] data1.to_csv(cleanedfile) data2=data1[['LOAD_TIME','FFP_DATE','LAST_TO_END','FLIGHT_COUNT','SEG_KM_SUM','avg_discount']] data2.to_csv('datadecrese.csv') 3 import numpy as np data=pd.read_csv('datadecrese.csv') data['L']=pd.to_datetime(data['LOAD_TIME'])-pd.to_datetime(data['FFP_DATE']) data['L'] =data['L'].astype("str").str.split().str[0] # 去除数据中的days字符，只输出数字，再转化为数值型数据 data['L'] = data['L'].astype("int") / 30 data.drop(columns=['LOAD_TIME','FFP_DATE'], inplace=True) data.rename(columns = {'LAST_TO_END':'R','FLIGHT_COUNT':'F','SEG_KM_SUM':'M','avg_discount':'C'},inplace=True) data.drop(columns=['Unnamed: 0'], inplace=True) 4 data.describe() 5 P108 data=(data-data.mean())/data.std() 6 import pandas as pd from pandas import DataFrame,Series from sklearn.cluster import KMeans k=5 kmodel=KMeans(n_clusters=k,random_state=3) kmodel.fit(data) 7 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt clu=kmodel.cluster_centers_ x=[1,2,3,4,5] plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False for i in range(5): plt.plot(x,clu[i]) plt.show

这段代码是用Python的Pandas和Scikit-learn库进行数据预处理和聚类分析的。首先，从一个csv文件中读取数据，然后进行数据清洗，去除缺失值和异常值，再将数据保存为新的csv文件。接着，读取新的csv文件，对数据进行标准化处理，再使用KMeans算法进行聚类分析。最后，使用Matplotlib库对聚类结果进行可视化展示。

function dydt=Infante_horizontal(t,x,formom) dydt = zeros(6,1); ur = x(1);vr = x(2); r = x(3);xx=x(4);yy=x(5); psi = x(6); %x 为当前时刻 USV 的状态[u v r x y psi ] F = formom(1);%%PID 输出力 T = formom(2);%%?¨PID 输出力矩 uc = formom(3)*( cos(formom(4))*cos(psi) + sin(formom(4))*sin(psi) ); %海流速度分量 vc = formom(3)*( -cos(formom(4))*sin(psi) + sin(formom(4))*cos(psi) ); %海流速度分量 u = ur+uc; %%USV 在海流影响下的真实速度 v = vr+vc; %%USV 在海流影响下的真实速度 %%%%%%AUV 水动力系数 m = 40; Xdu = -1.42; Xu = 0.1; Xuu = 8.2; Ydv = -38.4; Yv = 10; Yvv = 200; Ydr = -2.5; Yr = 5; Ndr = -8.9; Ndv = 2.2; Nv = 36; Nr = 5; Nrr = 15; Iz = 8.0; Yuv = 0; Yur = u*Xdu; Nuv = u*(Ydv-Xdu); Nur = u*Ydr; d11 = Xu+Xuu*abs(ur); d22 = Yv+Yvv*abs(vr); d66 = Nr+Nrr*abs(r); d26 = Yr; d62 = Nv; c26 = m-Xdu; c62 = Xdu-Ydv; m11 = m-Xdu; m22 = m-Ydv; m26 = -Ydr; m66 = Iz-Ndr; A = -d22*vr+(d26-ur*c26-m*uc)*r; B = (d62-ur*c62)*vr-d66*r+T; ur = x(1);vr = x(2); r = x(3);xx=x(4);yy=x(5); psi = x(6); %%%%AUV 动力学模型 dydt(1) = (1/m11)*(-d11*ur+F); dydt(2) = (A*m66-B*m26)/(m22*m66-m26*m26); dydt(3) = (B*m22-A*m26)/(m22*m66-m26*m26); %%%AUV 运动学模型 dydt(4) = u*cos(psi) - v*sin(psi); dydt(5) = u*sin(psi) + v*cos(psi); dydt(6) = r ;

这是一个函数 Infante_horizontal，用于模拟 AUV（自主水下车辆）在海流影响下的运动。该函数接受三个输入参数：当前时间 t，当前状态 x 和 PID 输出力与输出力矩 formom。其中，状态 x 包含当前时刻 AUV 的速度、位置和姿态，即[u v r x y psi]。函数返回一个包含六个元素的列向量 dydt，分别表示 AUV 的速度、加速度和角速度。

函数首先根据当前状态计算出 AUV 在海流影响下的真实速度 u 和 v。然后，根据 AUV 的水动力系数和动力学模型计算出 AUV 的加速度，再根据 AUV 的运动学模型计算出 AUV 的速度、位置和姿态的变化率，即 dydt。

在函数中，还使用了 PID 控制器输出的力和力矩，以及海流的速度分量。函数中的注释详细解释了每个变量的含义和计算方法。