帮忙写一个python，需求是打开名为‘1.txt’的文件，读取里面的数据，并提取出所有包含中文和大写字母的行

可以使用Python的正则表达式库re来实现该需求。下面是示例代码：

import re

# 打开文件
with open('1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    # 读取文件内容
    lines = f.readlines()

# 定义正则表达式规则
pattern = r'[\u4e00-\u9fa5A-Z]+'

# 遍历每一行，查找符合规则的行
for line in lines:
    # 使用正则表达式查找符合规则的字符串
    match = re.search(pattern, line)
    if match:
        # 如果找到符合规则的字符串，则输出该行
        print(line.strip())

解释：

1. 使用`with open()`语句打开名为`1.txt`的文件，并将文件内容读取到`lines`列表中；

2. 定义正则表达式规则`pattern`，其中`[\u4e00-\u9fa5]`表示中文字符，`A-Z`表示大写字母，`+`表示匹配一个或多个前面的字符；

3. 遍历每一行，使用`re.search()`函数查找符合规则的字符串；

4. 如果找到符合规则的字符串，则使用`print()`函数输出该行（使用`strip()`函数去掉行末的换行符）。

需要注意的是，上述代码中使用了`utf-8`编码打开文件，如果文件编码不是`utf-8`，则需要根据实际情况进行修改。

相关问题

定义一个从名为11.txt的文件中提取前512个小数数据组成数组并输出检查的Python函数，返回数组后，接着再定义一个python函数使用一个名为111.h5的模型对读取的数组做预测

好的，以下是根据您的要求定义的两个Python函数。

第一个函数用于从名为11.txt的文件中提取前512个小数数据组成数组并输出检查：

def extract_decimal_numbers(file_path):
    data = []
    with open(file_path, 'r') as file:
        for line in file:
            number = float(line.strip())  # 将每行数据转换为浮点数
            data.append(number)  # 添加到数组中
            if len(data) == 512:  # 提取前512个数据
                break
    return data

# 示例用法
file_path = "11.txt"  # 指定文件路径
result = extract_decimal_numbers(file_path)
print(result)

第二个函数用于使用名为111.h5的模型对提取的数组做预测：

import tensorflow as tf

def make_prediction(data):
    model = tf.keras.models.load_model('111.h5')  # 加载模型
    data = tf.expand_dims(data, axis=0)  # 增加维度以匹配模型输入要求
    prediction = model.predict(data)  # 进行预测
    return prediction

# 示例用法
data = result  # 使用第一个函数提取的数组作为输入数据
prediction = make_prediction(data)
print(prediction)

请确保"11.txt"文件和"111.h5"模型文件与脚本文件在同一目录下。第二个函数使用了TensorFlow库来加载模型并进行预测。您需要将模型文件替换为实际的模型文件名，并将其与脚本文件放在同一目录下。

这两个函数可以分别调用来提取数据并进行预测。请注意，第二个函数的示例使用了第一个函数提取的数组作为输入数据。您可以根据实际情况进行修改和适配。

定义一个从名为11.txt的文件中提取前512个小数数据组成一个二维数组并输出检查的Python函数，返回数组后，接着再定义一个python函数使用一个名为111.h5的模型对读取的数组做预测，输出数组对应的标签信息

好的，以下是根据您的要求定义的两个Python函数。

第一个函数用于从名为11.txt的文件中提取前512个小数数据组成一个二维数组并输出检查：

def extract_decimal_numbers(file_path):
    data = []
    with open(file_path, 'r') as file:
        for line in file:
            numbers = line.strip().split()  # 将每行数据按空格分割成多个小数
            numbers = [float(num) for num in numbers]  # 将每个小数转换为浮点数
            data.append(numbers)  # 添加到数组中
            if len(data) == 512:  # 提取前512行数据
                break
    return data

# 示例用法
file_path = "11.txt"  # 指定文件路径
result = extract_decimal_numbers(file_path)
print(result)

第二个函数用于使用名为111.h5的模型对提取的数组做预测并输出标签信息：

import tensorflow as tf

def make_prediction(data):
    model = tf.keras.models.load_model('111.h5')  # 加载模型
    data = tf.expand_dims(data, axis=0)  # 增加维度以匹配模型输入要求
    prediction = model.predict(data)  # 进行预测
    labels = ['label1', 'label2', 'label3']  # 替换为实际标签名称
    predicted_labels = [labels[p.argmax()] for p in prediction]  # 获取预测结果的标签
    return predicted_labels

# 示例用法
data = result  # 使用第一个函数提取的数组作为输入数据
predictions = make_prediction(data)
print(predictions)

请确保"11.txt"文件和"111.h5"模型文件与脚本文件在同一目录下。第二个函数使用了TensorFlow库来加载模型并进行预测。您需要将模型文件替换为实际的模型文件名，并将其与脚本文件放在同一目录下。

这两个函数可以分别调用来提取数据并进行预测。第二个函数返回预测结果的标签信息，并通过print语句输出到控制台上。请注意，第二个函数的示例使用了第一个函数提取的数组作为输入数据。您可以根据实际情况进行修改和适配。