deal = lambda s: eval(re.findall(r"\d+\.?\d*", s)[0])解释一下这段代码
时间: 2023-10-29 20:07:26 浏览: 34
这段代码是一个简单的lambda表达式,它的作用是从一个字符串中提取出第一个数字,并将其转换为浮点数。具体的实现方式是使用正则表达式r"\d \.?\d*"匹配出字符串中的数字,并用eval函数将其转换为数字类型。最后,将该lambda函数赋值给了变量deal,可以在接下来的代码中使用该函数进行数字提取和转换操作。
相关问题
ref_list2 = sorted(ref_list, key=lambda x: int(re.findall(r'\d{4}', x)[-1]))
这行代码的作用是对 ref_list 列表中的元素按照其中包含的四位数字进行排序,其中 lambda 函数用于提取每个字符串中的四位数字并将其转换为整数进行比较。具体来说,re.findall(r'\d{4}', x) 会在字符串 x 中查找所有的四位数字,并以列表形式返回。而 [-1] 则表示取列表中的最后一个元素,也就是最后出现的四位数字。最后通过 int() 函数将该字符串转换为整数进行比较,以实现按照四位数字大小进行排序的效果。
解释net, loss = lambda X: d2l.linreg(X, w, b), d2l.squared_loss
在这个问题中,net是指神经网络模型,它用来描述输入和输出之间的关系。在这里,我们使用的是一个线性回归模型,也就是将输入X与权重w相乘并加上偏置b,得到输出y_pred。这个过程可以用以下公式表示:
y_pred = X * w + b
loss是指损失函数,用来衡量模型的预测与真实值之间的差距。在这里,我们使用的是均方误差损失函数(也称为平方损失函数),定义如下:
loss = (y_pred - y_true)**2 / 2
其中,y_true是真实值,也就是我们希望模型能够预测的值。
lambda X: d2l.linreg(X, w, b)表示将X作为输入,使用d2l.linreg函数(也就是线性回归模型)得到预测值,并将预测值作为输出。这个lambda表达式可以看作是一个匿名函数,用来定义模型的前向传播过程。
d2l.squared_loss表示使用均方误差损失函数来计算模型的损失。
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