splits = re.split(r'(\d.*)', op)
时间: 2024-02-10 12:52:20 浏览: 62
This regular expression will split the string "op" into a list of substrings at every occurrence of a digit followed by any characters. The parentheses around "\d.*" create a capturing group that includes the digit and any characters that follow it. The "r" before the string indicates that it is a raw string, which means that backslashes are treated as literal characters rather than escape characters.
For example, if "op" was the string "1+2*3-4/5", the resulting "splits" list would be:
["", "1", "+2", "*", "3", "-4", "/", "5", ""]
Note that the empty strings at the beginning and end of the list are a result of the splitting occurring at the start and end of the string.
相关问题
spx = tf.split(x0, num_or_size_splits = scale, axis=2)
这是一段使用TensorFlow库的代码,用于在给定的轴上将张量x0拆分成多个子张量。
具体来说,这段代码使用了`tf.split`函数来将张量`x0`沿着第二维度(axis=2)拆分成`scale`个子张量。拆分后的结果将保存在名为`spx`的列表中。
每个子张量的大小将根据`num_or_size_splits`参数确定。如果`num_or_size_splits`是一个整数,则表示均等地将`x0`拆分为`scale`份。如果`num_or_size_splits`是一个整数列表,则表示按照列表中指定的大小将`x0`拆分。
拆分后的子张量将按照顺序存储在`spx`列表中,并可以在后续的代码中使用。
ValueError: k-fold cross-validation requires at least one train/test split by setting n_splits=2 or more, got n_splits=1.
这个错误通常是由于交叉验证中的n_splits参数设置不正确造成的。在使用sklearn中的交叉验证方法时,可以指定n_splits参数来设置数据集的划分数量。如果将n_splits设置为1,则会出现这个错误。
解决这个问题的方法是将n_splits设置为大于1的值,比如2、3、5等。这样就可以将数据集划分为多个训练集和测试集,进行交叉验证了。例如,如果你使用K折交叉验证,可以将n_splits设置为2、3、5等,表示将数据集划分为2、3、5份进行交叉验证。
阅读全文