[{"PID.3.1":"4","PID.3.4":{"PID.3.4.2":"PATID"}},{"PID.3.1":"2300005","PID.3.4":{"PID.3.4.2":"BLH"}},{"PID.3.1":"0","PID.3.4":{"PID.3.4.2":"YEXH"}}]按","分开成三个数据,java代码实现

时间: 2023-07-05 08:19:58 浏览: 37
可以使用 String 类的 `split` 方法来实现按照逗号分隔数据的功能,示例代码如下: ```java String data = "[{\"PID.3.1\":\"4\",\"PID.3.4\":{\"PID.3.4.2\":\"PATID\"}},{\"PID.3.1\":\"2300005\",\"PID.3.4\":{\"PID.3.4.2\":\"BLH\"}},{\"PID.3.1\":\"0\",\"PID.3.4\":{\"PID.3.4.2\":\"YEXH\"}}]"; String[] dataArray = data.split(","); ``` 执行上述代码之后,`dataArray` 数组中的元素如下所示: ``` [ "{\"PID.3.1\":\"4\",\"PID.3.4\":{\"PID.3.4.2\":\"PATID\"}}", "{\"PID.3.1\":\"2300005\",\"PID.3.4\":{\"PID.3.4.2\":\"BLH\"}}", "{\"PID.3.1\":\"0\",\"PID.3.4\":{\"PID.3.4.2\":\"YEXH\"}}" ] ``` 需要注意的是,由于原始数据中包含了 JSON 字符串,因此在实际使用时,可以使用 JSON 解析库来解析这些字符串。
相关问题

[{"PID.3.1":"4","PID.3.4":{"PID.3.4.2":"PATID"}},{"PID.3.1":"2300005","PID.3.4":{"PID.3.4.2":"BLH"}},{"PID.3.1":"0","PID.3.4":{"PID.3.4.2":"YEXH"}}]转成数组

这个字符串看起来像是一个 JSON 格式的字符串,可以使用 JSON 解析器将其转换成数组。在 JavaScript 中,可以使用 `JSON.parse()` 方法将其转换成数组,示例代码如下: ```javascript const str = '[{"PID.3.1":"4","PID.3.4":{"PID.3.4.2":"PATID"}},{"PID.3.1":"2300005","PID.3.4":{"PID.3.4.2":"BLH"}},{"PID.3.1":"0","PID.3.4":{"PID.3.4.2":"YEXH"}}]'; const arr = JSON.parse(str); console.log(arr); ``` 执行上述代码,可以得到以下结果: ``` [ { "PID.3.1": "4", "PID.3.4": { "PID.3.4.2": "PATID" } }, { "PID.3.1": "2300005", "PID.3.4": { "PID.3.4.2": "BLH" } }, { "PID.3.1": "0", "PID.3.4": { "PID.3.4.2": "YEXH" } } ] ``` 这就是将 JSON 格式的字符串转换成数组的方法。

cv2.error:+OpenCV(3.4.2)+C:\projects\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:356:+error:

cv2.error是OpenCV库中的一个错误类型,它表示在使用OpenCV库时发生了错误。具体的错误信息是"+OpenCV(3.4.2)+C:\projects\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:356:+error:"。这个错误信息告诉我们,在使用OpenCV的highgui模块中的window.cpp文件的第356行发生了错误。 为了更好地帮助您解决这个问题,我需要更多的上下文信息。您可以提供更多关于您遇到的问题的详细描述吗?这样我才能给出更准确的回答。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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