pep = re.compile("\d\.\d\d\d\d")什么意思

这段代码使用Python的re模块创建了一个正则表达式对象（正则表达式编译器）。该正则表达式的模式是"\d\.\d\d\d\d"，它匹配一个数字（\d）后跟一个点（\.），再跟着四个数字（\d\d\d\d）。换句话说，它用于匹配形如 X.XXXX 的数字格式，其中 X 是0-9之间的任意数字。你可以使用该正则表达式对象来在文本中搜索和匹配符合这个模式的字符串。

相关问题

image = Image.open("2.jpg") menu=(MenuItem("主界面", action=self.showWindow), MenuItem(text="退出", action=self.quit_window)) self.icon = pystray.Icon("name", image,"聊天",menu) t1= threading.Thread( target = self.icon.run, daemon = True) self.windowInvisable= False t1.start()将这段代码重构

可以将该代码重构为以下形式：

image = Image.open("2.jpg")
menu = (
    MenuItem("主界面", action=self.showWindow),
    MenuItem(text="退出", action=self.quit_window)
)
self.icon = pystray.Icon("name", image, "聊天", menu)

self.windowInvisable = False
t1 = threading.Thread(target=self.icon.run, daemon=True)
t1.start()

主要的重构包括：

1. 将 `menu` 中的 `MenuItem` 实例换行，以提高可读性。
2. 按照 PEP 8 的规范，将赋值运算符左右的空格进行调整。
3. 将 `self.windowInvisable` 的赋值提前，以提高代码的可读性。

a=np.random.randint(90,96,size=(20,2)).astype(np.float32) b=np.random.randint(95,101,size=(20,2)).astype(np.float32) data=np.vstack((a,b)) data=np.array(data,dtype="float32") alabel=np.zeros((20,1)) blabel=np.ones((20,1)) label=np.vstack((alabel,blabel)) label=np.array(label,dtype="float32") svm=cv.ml.SVM_create() svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC) svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR) svm.setC(0.01) result=svm.train(data,cv.ml.ROW_SAMPLE,label) test=np.vstack(([93.92],[96.97])) test=np.array(test,dtype=np.float32) p1,p2=svm.predict(test) plt.scatter(a[:,0],a[:,1],80,"g","o") plt.scatter(b[:,0],b[:,1],80,"b","s") plt.scatter(test[:,0],test[:,1],80,"r","*") plt.show() print(p1,p2)代码哪里需要修改

这个代码看起来没有明显的错误，但是有一些地方可以进行修改和改进。

1. 在定义变量时，建议使用小写字母，按照PEP8规范进行命名，例如将“alabel”和“blabel”改为“a_label”和“b_label”。

2. 在定义测试数据时，可以使用np.array直接创建数组，而无需使用vstack和array组合的方式。

3. 在使用plt.scatter函数绘制散点图时，第三个参数应该是标记的大小，而不是颜色。

4. 在使用svm.predict函数时，应该将测试数据作为二维数组传递，例如：svm.predict(np.array([[93.92, 96.97]], dtype=np.float32))。

下面是修改后的代码：

import numpy as np
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.random.randint(90,96,size=(20,2)).astype(np.float32)
b = np.random.randint(95,101,size=(20,2)).astype(np.float32)
data = np.vstack((a,b))
data = np.array(data,dtype=np.float32)
a_label = np.zeros((20,1))
b_label = np.ones((20,1))
label = np.vstack((a_label,b_label))
label = np.array(label,dtype=np.float32)

svm = cv.ml.SVM_create()
svm.setType(cv.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv.ml.SVM_LINEAR)
svm.setC(0.01)
result = svm.train(data,cv.ml.ROW_SAMPLE,label)

test = np.array([[93.92, 96.97]], dtype=np.float32)
p1, p2 = svm.predict(test)

plt.scatter(a[:,0],a[:,1],s=80,c="g",marker="o")
plt.scatter(b[:,0],b[:,1],s=80,c="b",marker="s")
plt.scatter(test[:,0],test[:,1],s=80,c="r",marker="*")
plt.show()

print(p1, p2)

希望这些修改可以帮助您更好地运行代码！