split方法名的简单实例
时间: 2024-08-13 13:02:17 浏览: 30
`split()`方法在Java中用于根据指定的分隔符将字符串分割成一个字符串数组。这是一个简单的实例:
```java
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// 定义一个字符串
String str1 = "ui78,8huh,jf87,uie8,ujkdf90,hu67ghj,894ghk";
// 使用逗号作为分隔符,调用split方法
String[] result = str1.split(",", -1); // 第二个参数-1表示不分隔到字符串结束
// 打印分割后的数组
for (String s : result) {
System.out.println(s);
}
}
}
```
在这个例子中,`str1.split(",")`会把原始字符串按照每个逗号分割,得到一个数组,如`["ui78", "8huh", "jf87", "uie8", "ujkdf90", "hu67ghj", "894ghk"]`。
相关问题
splitcontainer 实例
下面是一个使用 SplitContainer 控件的简单示例:
```c#
using System.Windows.Forms;
public class MyForm : Form
{
private SplitContainer splitContainer1;
public MyForm()
{
InitializeComponent();
}
private void InitializeComponent()
{
this.splitContainer1 = new System.Windows.Forms.SplitContainer();
this.SuspendLayout();
// 设置 SplitContainer 控件的属性
this.splitContainer1.Dock = DockStyle.Fill;
this.splitContainer1.FixedPanel = FixedPanel.Panel1;
this.splitContainer1.Panel1MinSize = 100;
this.splitContainer1.Panel2MinSize = 100;
this.splitContainer1.Size = new System.Drawing.Size(600, 400);
this.splitContainer1.SplitterDistance = 200;
// 将 SplitContainer 控件添加到窗体中
this.Controls.Add(this.splitContainer1);
this.ResumeLayout(false);
}
}
```
上述代码创建了一个窗体,将一个 SplitContainer 控件添加到其中。SplitContainer 控件被设置为垂直分割窗格,并且左边的窗格固定宽度为 200 像素。此外,SplitContainer 控件被设置为填充整个窗体。
你可以在两个窗格中放置其他控件,例如 TextBox、Button 等。你还可以在代码中访问 SplitContainer 控件的其他属性,例如 SplitterWidth、SplitterColor 等。
文本数据挖掘情感分析简单实例
情感分析是文本数据挖掘中的一项重要任务,它可以帮助我们对文本数据进行情感倾向性的判断。下面,我将给你一个简单的情感分析实例,帮助你更好地理解。
首先,我们需要准备一个文本数据集,这里我们以影评数据集为例。该数据集包含了一些电影的评论文本以及对应的情感标签(正面或负面)。
然后,我们需要进行数据预处理,包括分词、去停用词等操作,以便于后续的特征提取和模型训练。这里,我们可以使用 Python 中的 NLTK 库来进行预处理。代码如下:
```python
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
# 加载停用词
stop_words = set(stopwords.words('english'))
# 分词和去停用词
def tokenize(text):
tokens = word_tokenize(text.lower())
tokens = [t for t in tokens if t.isalpha()]
tokens = [t for t in tokens if not t in stop_words]
return tokens
# 加载数据集
data = []
with open('reviews.txt', 'r') as f:
for line in f:
text, label = line.strip().split('\t')
tokens = tokenize(text)
data.append((tokens, label))
```
接下来,我们需要对文本数据进行特征提取,常用的方法有词袋模型和 TF-IDF 等。这里我们使用词袋模型来进行特征提取。代码如下:
```python
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# 构建词袋模型
vectorizer = CountVectorizer(tokenizer=lambda x: x, preprocessor=lambda x: x)
X = vectorizer.fit_transform([d[0] for d in data])
y = [d[1] for d in data]
```
最后,我们可以使用机器学习算法来训练情感分析模型。这里,我们使用朴素贝叶斯算法来训练模型。代码如下:
```python
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import cross_val_score
# 训练模型
clf = MultinomialNB()
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5)
print('Accuracy:', scores.mean())
```
运行完这段代码后,我们可以得到模型的准确率,即 5 折交叉验证的平均准确率。
以上就是一个简单的文本数据挖掘情感分析实例,希望能够对你有所帮助。