for m in re.finditer(r'[1-9]\d{5}', a):什么意思
时间: 2024-04-21 12:24:22 浏览: 9
这行代码使用正则表达式 `[1-9]\d{5}` 在字符串 `a` 中查找所有匹配的连续六位数字。
具体解释如下:
- `re.finditer(pattern, string)` 是一个函数,用于搜索字符串中所有与正则表达式 `pattern` 匹配的非重叠模式。它返回一个迭代器对象,该迭代器对象包含所有匹配的结果。
- 正则表达式 `[1-9]\d{5}` 匹配的模式解释如下:
- `[1-9]` 表示匹配一个非零的数字。
- `\d` 表示匹配任意数字。
- `{5}` 表示前面的模式(`\d`)必须连续出现 5 次。
- `for m in re.finditer(r'[1-9]\d{5}', a):` 是一个循环语句,它遍历迭代器对象 `re.finditer(r'[1-9]\d{5}', a)` 中的每个匹配结果,并将每个匹配结果赋值给变量 `m`。
因此,这行代码的作用是在字符串 `a` 中查找并遍历所有连续六位数字的匹配结果。在循环体内,可以对每个匹配结果进行进一步操作或处理。
相关问题
m.start() for m in re.finditer(d, expect_name)
这部分代码是使用正则表达式`re.finditer()`函数来在`expect_name`字符串中查找所有匹配指令`d`的位置,并使用列表推导式将每个匹配的位置`m.start()`存储在列表中。具体来说,`re.finditer()`函数返回一个迭代器,用于迭代查找到的所有匹配结果,而`m.start()`方法返回当前匹配的起始位置。所以这部分代码的作用是查找指令在字符串中出现的位置,并返回一个包含所有位置的列表。
2021-03-26 20:54:33,596 - Model - INFO - Epoch 1 (1/200): 2021-03-26 20:57:40,380 - Model - INFO - Train Instance Accuracy: 0.571037 2021-03-26 20:58:16,623 - Model - INFO - Test Instance Accuracy: 0.718528, Class Accuracy: 0.627357 2021-03-26 20:58:16,623 - Model - INFO - Best Instance Accuracy: 0.718528, Class Accuracy: 0.627357 2021-03-26 20:58:16,623 - Model - INFO - Save model... 2021-03-26 20:58:16,623 - Model - INFO - Saving at log/classification/pointnet2_msg_normals/checkpoints/best_model.pth 2021-03-26 20:58:16,698 - Model - INFO - Epoch 2 (2/200): 2021-03-26 21:01:26,685 - Model - INFO - Train Instance Accuracy: 0.727947 2021-03-26 21:02:03,642 - Model - INFO - Test Instance Accuracy: 0.790858, Class Accuracy: 0.702316 2021-03-26 21:02:03,642 - Model - INFO - Best Instance Accuracy: 0.790858, Class Accuracy: 0.702316 2021-03-26 21:02:03,642 - Model - INFO - Save model... 2021-03-26 21:02:03,643 - Model - INFO - Saving at log/classification/pointnet2_msg_normals/checkpoints/best_model.pth 2021-03-26 21:02:03,746 - Model - INFO - Epoch 3 (3/200): 2021-03-26 21:05:15,349 - Model - INFO - Train Instance Accuracy: 0.781606 2021-03-26 21:05:51,538 - Model - INFO - Test Instance Accuracy: 0.803641, Class Accuracy: 0.738575 2021-03-26 21:05:51,538 - Model - INFO - Best Instance Accuracy: 0.803641, Class Accuracy: 0.738575 2021-03-26 21:05:51,539 - Model - INFO - Save model... 2021-03-26 21:05:51,539 - Model - INFO - Saving at log/classification/pointnet2_msg_normals/checkpoints/best_model.pth 我有类似于这样的一段txt文件,请你帮我写一段代码来可视化这些训练结果
你好,根据你提供的信息,我可以帮助你写一个 Python 代码来可视化训练结果。首先,你需要读入这个 txt 文件,并将其转换为 Python 可以处理的数据结构,例如列表或字典。接下来,你可以使用 Python 的可视化库,例如 Matplotlib 或 Seaborn,来绘制出训练和测试的精度曲线,并将其保存到文件中。
下面是一个示例代码,你可以根据自己的需要进行修改:
```python
import re
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取 txt 文件
with open('log.txt', 'r') as f:
log_text = f.read()
# 使用正则表达式提取训练和测试的精度数据
train_accuracies = []
test_accuracies = []
class_accuracies = []
for match in re.finditer(r'Train Instance Accuracy: (\d+\.\d+).*Test Instance Accuracy: (\d+\.\d+).*Class Accuracy: (\d+\.\d+)', log_text):
train_accuracies.append(float(match.group(1)))
test_accuracies.append(float(match.group(2)))
class_accuracies.append(float(match.group(3)))
# 绘制训练和测试精度曲线
plt.plot(train_accuracies, label='Train Accuracy')
plt.plot(test_accuracies, label='Test Accuracy')
plt.plot(class_accuracies, label='Class Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
# 保存图片
plt.savefig('accuracies.png')
```
希望这个示例代码能帮助你。如果你有任何疑问,请随时追问。