重新编写import re str='abcldafda3213bb' result=re.split('[o-9]+'.str) print(result) result=re.split('[o-9]+',str,maxsplit=2) printCresult)

时间: 2024-09-19 22:05:19 浏览: 29
这段代码使用了Python的`re`模块来进行正则表达式匹配和字符串分割。首先，导入了`re`模块，然后定义了一个名为`str`的字符串，内容为`'abcldafda3213bb'`。 `re.split()`函数用于根据正则表达式的匹配规则分割字符串。在这里，正则表达式`'[o-9]+'`表示匹配由字母'o'到数字'9'（不包括'O'和'0'）中的任意字符出现一次或多次的情况。所以，这个表达式会找到连续的非数字字符序列并将其视为分隔符。 第一行的`result = re.split('[o-9]+', str)`会将原始字符串按照这些非数字字符进行分割，返回一个列表，其中的元素是分割后的子串。比如，结果可能类似于`['abc', 'lafda', '3213', 'bb']`。 第二行的`result = re.split('[o-9]+', str, maxsplit=2)`指定了`maxsplit`参数，表示只分割两次。这意味着只保留前两个连续的非数字字符序列作为分隔点，其余的部分保持不变。如果原始字符串中没有超过两个这样的连续非数字字符序列，那么`result`将包含整个原始字符串和一个空字符串。 下面是执行这两行代码后可能会得到的结果： ```python # 第一行结果 result = ['abc', 'lafda', '3213', 'bb'] # 第二行结果（因为maxsplit=2，所以只分割两次） result = ['abc', 'lafda', '3213bb'] ```
相关问题

把下面的格式改成代码形式，并每行进行一局注释#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import time def read_file(file_path): test_file = open(file_path, "r") test_words = test_file.read() test_file.close() return test_words def save_result(result, file_path): output_file = open(file_path, "w") output_file.write(result) print("Save completed") def count_word(input_str): count_words = input_str.split() count_dict = {} for word in count_words: word = word.lower() if word not in count_dict.keys(): count_dict[word] = 1 else: count_dict[word] += 1 return count_dict def get_min(count_dict): min_count = min(count_dict.values()) min_words = [] for word, count in count_dict.items(): if count == min_count: min_words.append(word) return min_words, min_count def get_localtime(): localtime = time.localtime() return time.strftime("%H:%M:%S", localtime) def convert2str(*args): output_str = "The words and corresponding times:\n" for arg in args: try: if type(arg) == list: tmp_str = " ".join(arg) output_str += tmp_str elif type(arg) == int or type(arg) == str: output_str += " : " output_str += str(arg) except: print("Error, unknown type:", type(arg)) return output_str if __name__ == '__main__': test_words = read_file("test_words.txt") count_result = count_word(test_words) min_words, min_count = get_min(count_result) print("check_time:", get_localtime()) print("check_result:", min_words, min_count) output_str = convert2str(min_words, min_count) save_result(output_str, "test_word_result.txt")

```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>My Website</title> <meta charset="UTF-8"> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="style.css"> </head> <body> <header> <h1>Welcome to my website</h1> <nav> <ul> <li><a href="#">Home</a></li> <li><a href="#">About</a></li> <li><a href="#">Contact</a></li> </ul> </nav> </header> <main> <section> <h2>About me</h2> <p>Hi, my name is John and I'm a web developer.</p> </section> <section> <h2>My projects</h2> <ul> <li><a href="#">Project 1</a></li> <li><a href="#">Project 2</a></li> <li><a href="#">Project 3</a></li> </ul> </section> </main> <footer> <p>&copy; 2021 My Website</p> </footer> </body> </html> ``` ```html <!-- 定义文档类型 --> <!DOCTYPE html> <!-- 定义html标签 --> <html> <head> <!-- 定义网页标题 --> <title>My Website</title> <!-- 定义字符编码 --> <meta charset="UTF-8"> <!-- 引入外部样式表 --> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="style.css"> </head> <body> <!-- 定义页眉 --> <header> <!-- 定义一级标题 --> <h1>Welcome to my website</h1> <!-- 定义导航栏 --> <nav> <ul> <!-- 定义导航栏选项 --> <li><a href="#">Home</a></li> <li><a href="#">About</a></li> <li><a href="#">Contact</a></li> </ul> </nav> </header> <!-- 定义主要内容 --> <main> <!-- 定义一个区块 --> <section> <!-- 定义二级标题 --> <h2>About me</h2> <!-- 定义段落 --> <p>Hi, my name is John and I'm a web developer.</p> </section> <!-- 定义一个区块 --> <section> <!-- 定义二级标题 --> <h2>My projects</h2> <!-- 定义无序列表 --> <ul> <!-- 定义列表项 --> <li><a href="#">Project 1</a></li> <li><a href="#">Project 2</a></li> <li><a href="#">Project 3</a></li> </ul> </section> </main> <!-- 定义页脚 --> <footer> <!-- 定义段落 --> <p>&copy; 2021 My Website</p> </footer> </body> <!-- 定义html结束标签 --> </html> ```

为这段代码消除错误 data1_str = input_and_calculate().astype(str) split_data = np.char.split(data1_str , sep=",") data_str = (split_data) data = np.array([list(map(float, data_str.split(',')))])

这段代码中出现了多个错误，以下是我消除错误后的代码： ``` import numpy as np # 定义一个函数，用于读取用户输入和计算 def input_and_calculate(): # 这里是示例代码，读取用户输入并进行计算 result = [1, 2, 3, 4, 5] return result # 执行 input_and_calculate() 函数，并转换为字符串类型 data1_str = np.array(input_and_calculate()).astype(str) # 对字符串类型的数据执行字符串操作 split_data = np.char.split(data1_str, sep=",") # 将字符串列表转换为浮点数列表 data_list = [list(map(float, row)) for row in split_data] # 将浮点数列表转换为 NumPy 数组 data = np.array(data_list) print(data) ``` 我对代码进行了如下修改： 1. 将函数 `input_and_calculate()` 的返回值转换为 NumPy 数组对象，并使用 `astype(str)` 方法将数据类型转换为字符串类型。 2. 使用 `np.char.split()` 函数对字符串类型的数据进行字符串操作。 3. 将字符串列表转换为浮点数列表，并使用列表推导式和 `map()` 函数对每一行数据进行转换。 4. 将浮点数列表转换为 NumPy 数组对象。 需要注意的是，如果用户输入的数据中包含非数字字符，此代码将会出现错误。因此，你需要根据输入数据的实际情况进行相应的错误处理。
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import reimport randomdef random_combination(s): pattern = re.compile(r'\((.*?)\)') while True: match = pattern.search(s) if not match: break sub_str = match.group(1) choices = sub_str.split('|') choices = [c for c in choices if c] # 去除空字符串 if not choices: return '' s = s[:match.start()] + random.choice(choices) + s[match.end():] return ss = '(a|b)c(d|e|f)(g|h)'result = random_combination(s)print(result)——如何把每次不同的结果保存？

choices = sub_str.split('|') choices = [c for c in choices if c] if not choices: return '' s = s[:match.start()] + random.choice(choices) + s[match.end():] results.append(s) s = '(a|b)c(d|e|f)...

import pandas as pd df=pd.read_csv('H:/analysis_results/root_global_results_HN.csv') group_data=df.groupby(df['folder'].str[:-2]) #计算品种的平均值和标准差 #folder=df['folder'].str.split('_').str[0] #mean=group_data.mean() #std=group_data.std() #print('mean:',round(mean,3)) #print('std:',round(std,3)) result=group_data.agg({'volume':['mean','std'], 'convex_volume':['mean','std'], 'surface_area':['mean','std'], 'length':['mean','std'], 'max_width':['mean','std'], 'max_depth':['mean','std']} ) #df = result.reset_index(inplace=True) # 将索引列转换为普通列result.reset_index(inplace=True) #result.columns = ['_'.join(col).strip() for col in result.columns.values] result.columns = result.columns.map(lambda x: f'{x[0]}_{x[1]}') result.index.name='folder' result.reset_index(inplace=True) #result = result.sort_values(by='folder') #result = result.sort_index() result = result[['folder', 'volume_mean', 'volume_std', 'convex_volume_mean', 'convex_volume_std', 'surface_area_mean', 'surface_area_std', 'length_mean', 'length_std', 'max_width_mean', 'max_width_std', 'max_depth_mean', 'max_depth_std']] result_path='H:/analysis_results/mean_std_HN.csv' result.to_csv(result_path,index=False) print('结果已保存到{}',format(result_path))如何根据folder的名称字母后的数字进行排序生成文件夹

import os # 指定文件夹路径 folder_path = 'H:/analysis_results/' # 获取文件夹列表 folders = os.listdir(folder_path) # 对文件夹名称进行排序，根据名称字母后的数字排序 folders = sorted(folders, key=...

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df = df.sort_values(by=df['folder'].str.split('_').str[-1].astype(int)) # 对品种进行分组，计算平均值和标准差 group_data = df.groupby(df['folder'].str[:-2]) result = group_data.agg({ 'volume': ['mean...

将“import json import re from bs4 import BeautifulSoup import json import re from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(open('../上级医生查房记录4.html', encoding='utf-8'), features='html.parser') # 打开html sp = soup.find_all("span") # 查找所有span的内容 res1 = [span.get_text() for span in sp] # 给res赋予在sp中查询到的span内容 res2 = "".join(str(res1)) res3 = re.sub(r"[0-9]{4}-[0-9]{2}-[0-9]{2}", "", res2) res4 = re.sub(r"[0-9]{2}:[0-9]{2}", "", res3) # 去除包含时间格式的内容 result1 = [''.join(x.split()) for x in res4] # 拆分每个元素 rr = "".join(re.findall(r'\b\w+\b', str(result1))) # 合并每一个元素 r = re.sub(r"xa0", "", rr) r = re.sub(r"陆军军医大学第一附属医院西南医院", "\n陆军军医大学第一附属医院（西南医院）\n", r) r = re.sub(r"病历", "病例\n", r) r = re.sub(r"姓名| 姓名xx| 姓名xxx", "姓名:", r) r = re.sub(r"病区产科治疗区", " 病区:产科治疗区", r) r = re.sub(r"床号| 床号x| 床号xx| 床号xxx", " 床号:", r) r = re.sub(r"住院号| 住院号x| 住院号xx| 住院号xxx", " 住院号:", r) r = re.sub(r"ID号| ID号x| ID号xx| ID号xxx", " ID号:", r) r = re.sub(r"查房记录", "查房记录\n", r) r = re.sub(r"上级医师", "\n上级医师:", r) r = re.sub(r"第[0-9]页", "\n第 页", r) r = re.sub(r"x", "", r) # s = re.compile('查房记录(.+)上级医师') # ss = s.findall(rr) # 整理格式 print(r)”转化为json并格式化

rr = "".join(re.findall(r'\b\w+\b', str(result1))) r = re.sub(r"xa0", "", rr) r = re.sub(r"陆军军医大学第一附属医院西南医院", "\n陆军军医大学第一附属医院（西南医院）\n", r) r = re.sub(r"病历", "病例\n...

import jiagu# 加载测试数据with open('test.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: test_data = f.read()# 进行命名实体识别result = jiagu.ner(test_data)# 输出识别结果for word, tag in result: print(word, tag)# 计算准确率with open('test_result.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: test_result = f.readlines()correct_num = 0total_num = 0for i in range(len(result)): if result[i][1] == test_result[i].strip(): correct_num += 1 total_num += 1accuracy = correct_num / total_numprint('准确率：', accuracy) 出现错误 can only concatenate list（to"str") to list解决办法）

if result[i][1] == test_result.strip().split('\n')[i]: correct_num += 1 total_num += 1 accuracy = correct_num / total_num print('准确率：', accuracy) 在这个修改后的代码中，我们使用了 strip...

import os import random import shutil # 步骤1：创建文件并进行删除确认 file_path = '' if os.name == 'nt': # Windows系统 file_path = 'D:\\test.txt' elif os.name == 'posix': # Linux系统 file_path = '\\usr\\local\\test.txt' else: print("不支持的操作系统!") exit(1) if os.path.exists(file_path): while True: delete_choice = input(f"文件 {file_path} 已存在，是否删除并重新创建? (y/n): ") if delete_choice.lower() == 'y': os.remove(file_path) print(f"文件 {file_path} 已删除!") break elif delete_choice.lower() == 'n': print("请手动删除文件后重新运行程序!") exit(1) else: print("输入无效，请重新输入!") # 步骤2：随机写入10个小数并检查是否满足要求 neg_count = 0 while neg_count < 2: random_nums = [round(random.uniform(-1, 1), 2) for _ in range(10)] neg_count = sum(1 for num in random_nums if num < 0) with open(file_path, 'w') as file: file.write(','.join(map(str, random_nums))) print("已创建文件 {} 并已写入 10 个随机数据!".format(file_path)) # 步骤3：读取文件中的小数并排序 with open(file_path, 'r') as file: nums_str = file.read().strip() nums_list = list(map(float, nums_str.split(','))) print("从D:\\test.txt中读取到的数据为:".format(file_path, nums_str)) print(nums_str) sorted_nums_list = sorted(nums_list, reverse=True) # 修改为排序后的列表 sorted_nums_str = ','.join(map(str, sorted_nums_list)) # 修改为排序后的字符串 # 步骤4：删除小数点、负号和逗号 sorted_nums_str = sorted_nums_str.replace(',', '') print('排序之后得到的字符串为：') print(sorted_nums_str) sorted_nums_str = sorted_nums_str.replace('.', '').replace(',', '').replace('0','') sorted_nums_int = (sorted_nums_str) formatted_result = format(sorted_nums_str) print("经过处理之后的字符串为:\n{}".format(formatted_result)) # 步骤5：追加计算结果到文件 with open(file_path, 'a') as file: file.write('\n' + formatted_result) print("已追加该数值!".format(file_path)) src_file = r'D:\test.txt' dst_file = r'D:\test_solved.txt' shutil.copy2(src_file,dst_file) print('已移动至当前目录!') print('已改名！') print('程序运行完毕！')

这是一个 Python 程序，主要进行以下步骤： 1. 创建文件并进行删除确认； 2. 随机生成 10 个小数并检查是否满足要求； 3. 读取文件中的小数并排序； 4. 删除小数点、负号和逗号，并格式化输出；...

jiang# 将十进制IP转换为32位二进制 binary_ip_32bit = format(decimal_ip, '032b') # 将32位二进制IP按照每8位分组，并以IP地址的格式输出 formatted_binary_ip = '.'.join([binary_ip_32bit[i:i+8] for i in range(0, 32, 8)]) # 在窗口中显示转换结果 result_label.config(text="转换后的十进制IP地址: " + str(decimal_ip) + "\n转换后的IP地址: " + converted_ip + "\n32位二进制IP地址: " + formatted_binary_ip)和 import tkinter as tk def ip_conversion(): ip_address = entry.get() # 检查IP地址是否合法 if not is_valid_ip(ip_address): result_label.config(text="输入的IP地址不合法") return ip_parts = ip_address.split('.') # 将每个IP段转换为8位二进制并拼接起来 binary_ip = ''.join(format(int(part), '08b') for part in ip_parts) # 将二进制IP转换为十进制整数 decimal_ip = int(binary_ip, 2) # 将十进制整数转换为IP地址 converted_ip = '.'.join(str(decimal_ip >> (i * 8) & 0xFF) for i in range(3, -1, -1)) # 在窗口中显示转换结果 result_label.config(text="转换后的十进制IP地址: " + str(decimal_ip) + "\n转换后的IP地址: " + converted_ip) def is_valid_ip(ip_address): ip_parts = ip_address.split('.') # IP地址必须由4个部分组成 if len(ip_parts) != 4: return False for part in ip_parts: try: # 每个部分必须是0-255之间的整数 if int(part) < 0 or int(part) > 255: return False except ValueError: return False return True # 创建窗口 window = tk.Tk() window.title("IP地址转换") window.geometry("300x200") # 创建输入框和按钮 entry = tk.Entry(window) entry.pack(pady=10) convert_button = tk.Button(window, text="转换", command=ip_conversion) convert_button.pack() # 创建结果标签 result_label = tk.Label(window, text="") result_label.pack(pady=10) # 运行窗口主循环 window.mainloop() 结合

print(formatted_binary_ip) 这段代码将输出结果为：192.168.1.0 如果您想将上述代码与GUI界面结合，可以使用Tkinter库创建一个窗口应用程序，并将以上代码添加到转换函数中，具体代码如下： python ...

from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB,MultinomialNB from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split import pandas as pd path = 'E:/Python_file/zuoye/SMSSpamCollection.txt' Cnames=['labels','messages'] data = pd.read_csv(path,sep='\t', header=None, names=Cnames) #读取数据集，分隔符是\t data=data.replace({'ham':0,'spam':1}) #替换标签值 print('数据集展示：') print(data) print('\n----------------------------------\n') X=data['messages'] y=data['labels'] x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,train_size=0.8,random_state=123) vector_nomial=CountVectorizer() #实现词袋模型 vector_bernou=CountVectorizer() #多项式模型分类垃圾短信 train_matrix=vector_nomial.fit_transform(x_train) test_matrix=vector_nomial.transform(x_test) polynomial=MultinomialNB() clm_nomial=polynomial.fit(train_matrix,y_train) result_nomial=clm_nomial.predict(test_matrix) #伯努利模型分类垃圾短信 train_matrix=vector_bernou.fit_transform(x_train) test_matrix=vector_bernou.transform(x_test) Bernoulli=BernoulliNB() clm_bernoulli=Bernoulli.fit(train_matrix,y_train) result_bernou=clm_bernoulli.predict(test_matrix) print('多项式模型的预测结果,类型，长度：') print(result_nomial,type(result_nomial),result_nomial.shape) print('多项式模型的前一百个预测结果：') print(result_nomial[0:100]) print('多项式模型模型R²评分：'+ str(clm_nomial.score(test_matrix,y_test))) print('\n----------------------------------\n') print('伯努利模型的预测结果,类型，长度：') print(result_bernou,type(result_bernou),result_bernou.shape) print('伯努利模型的前一百个预测结果：') print(result_bernou[0:100]) print('伯努利模型R²评分：'+ str(clm_bernoulli.score(test_matrix,y_test)))

print(result_nomial, type(result_nomial), result_nomial.shape) print('多项式模型的前一百个预测结果：') print(result_nomial[0:100]) print('多项式模型模型R²评分：'+ str(clm_nomial.score(test_matrix, y_...

''' # 钱包余额 money= 50 # 消费后 ice = 10 colo = 5 money= money-ice-colo print('钱包余额:',money,'元') name = '传智播客' stock_price = 19.99 stock_code = "003032" stock_price_daily_grown_factor = 1.2 grown_days = 7 finally_stock_price=stock_price * stock_price_daily_grown_factor ** grown_days print(f"公司:{name},股票代码:{stock_code},当前股价{stock_price}") print("每日的增长系数是:%.1f,经过%d的增长后,股价达到了:%.2f"%(stock_price_daily_grown_factor,grown_days,finally_stock import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import xlwt df = pd.read_excel(r"D:\学习\Employee_income.xls",sheet_name='emp_income') # 选择数值列进行计算 df_numeric = df.select_dtypes(include=np.number) corrresult1=df_numeric['age'].corr(df_numeric['salary']) print('age和salary的相关系数',corrresult1) corrresult2=df_numeric.loc[:,['age', 'salary', 'subsidy']].corr() print('age和salary、subsidy的相关系数\n',corrresult2) print('返回个相关系数矩阵\n',df_numeric.corr()) corrresult3=df_numeric.corr() print('返回一个相关系数矩阵\n', corrresult3) sns.heatmap(corrresult3, annot=True, cmap='YlGnBu', linewidths=1.2) plt.show() ''' import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv(r"D:\学习\goods_sales.csv",encoding='GBK') print(data) newData = data['商品信息'].str.split(';',3,True) newData.columns = ['品牌','分类','型号'] print(newData) df = data.drop('商品信息',axis=1).join(newData) result = df.groupby(by=['品牌'])['数量'].agg({'数量':np.sum}) print(result) telData = data['电话'].astype(str) areas = telData.str.slice(3,7) print(areas) newDf = data.drop('电话',axis=1).join(areas) print(newDf) result = newDf.groupby(by=['电话'])['数量'].agg({'数量':np.sum}) print(result)

这段代码主要是对数据进行处理和分析。首先，读取了一个 Excel 文件和一个 csv 文件，然后进行了一些数据清洗和分析操作。 其中，Excel 文件的数据是员工的收入情况，通过 Pandas 库进行了相关系数分析，并使用 ...

from sklearn import model_selection from sklearn import neural_network from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split import cv2 from fractions import Fraction import numpy import scipy from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn import preprocessing import imageio reg = MLPRegressor(solver='lbfgs', alpha=1e-5, hidden_layer_sizes=(5, 2), random_state=1) def image_to_data(image): im_resized = scipy.misc.imresize(image, (8, 8)) im_gray = cv2.cvtColor(imresized, cv2.COLOR_BGR2GRAY) im_hex = Fraction(16,255) * im_gray im_reverse = 16 - im_hex return imreverse.astype(numpy.int) def data_split(Data): x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(Data.data, Data.target) return x_train, x_test, y_train, y_test def data_train(x_train, x_test, y_train, y_test): clf = neural_network.MLPClassifier() clf.fit(x_train, y_train) return clf def image_predict(image_path, clf): image = scipy.misc.imread(image_path) image_data = image_to_data(image) image_data_reshaped = image_data.reshape(1, 64) predict_result = clf.predict(image_data_reshaped) print("手写体数字识别结果为:",predict_result,'\n') if __name__=='__main__': print("若要退出，请按q退出!"'\n') str_get = input("请输入识别的手写数字序号:" +'\n') while str_get != 'q': print("识别第{}个手写数字：".format(str_get)+'\n') image_path = r"C: // Users // 33212 // Desktop // "+str_get+".png" Data = datasets.load_digits() x_train, x_test, y_train, y_test = data_split(Data) clf = data_train(x_train, x_test, y_train, y_test) image_predict(image_path, clf) str_get = input("请输入识别的手写数字序号:" +'\n')

这段代码似乎是用来进行手写数字识别的，其中使用了sklearn库中的MLPClassifier和MLPRegressor来进行分类和回归，同时使用了datasets和model_selection等模块来进行数据处理和模型选择，还有一些图像处理相关的函数...

忽略该脚本警告 import pandas as pd import glob def com(): file_paths = glob.glob('E:/py卓望/数据分析/top150_20230321/*.txt') data = pd.DataFrame() for i in file_paths: df = pd.read_csv(i, sep=',', header=None, skiprows=[0]) data = pd.concat([data, df]) data.drop(df.columns[0], axis=1, inplace=True) df.sort_values(by=1, ascending=False, inplace=True) data.iloc[:, 0] = data.iloc[:, 0].str.lower() data.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/all_file.txt', sep=',', index=False,header=False) all = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/all_file.txt', header=None, delimiter=',') all[0] = all[0].str.split('.') all[0] = all[0].apply( lambda x: '.'.join(x[-3:]) if '.'.join(x[-2:]) in ['gov.cn', 'com.cn', 'org.cn', 'net.cn'] else '.'.join(x[-2:])) new_col = all[0] result = pd.concat([new_col,all.iloc[:,1:]],axis=1) result.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/二级域名.txt', sep=',',index=False,header=False) summation = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/二级域名.txt', header=None, delimiter=',') grouped = summation.groupby(0)[1].sum().reset_index() grouped = grouped.sort_values(by=1, ascending=False).reset_index(drop=True) grouped[1] = grouped[1].fillna(summation[1]) grouped.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/处理后求和域名.txt', sep=',', index=False, header=False) top_10000 = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/处理后求和域名.txt', header=None, delimiter=',') alls = top_10000.nlargest(10000, 1) alls.drop(columns=[1], inplace=True) alls.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/data.txt', sep=',',index=False, header=False) final = top_10000.iloc[10000:] final.drop(columns=[1], inplace=True) final.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/final_data.txt', sep=',',index=False, header=False) print(final.to_csv) warnings.filterwarnings("ignore") def main(): com() if __name__ == "__main__": print("开始清洗域名文件") main() print("数据清洗完毕")

all[0] = all[0].str.split('.') all[0] = all[0].apply( lambda x: '.'.join(x[-3:]) if '.'.join(x[-2:]) in ['gov.cn', 'com.cn', 'org.cn', 'net.cn'] else '.'.join(x[-2:])) new_col = all[0] result = ...

如何将str_cmd = zint -b 102 -o ./label/22.bmp -d 12345 --vers=3这一行命令在终端上执行python代码实现

cmd_list = str_cmd.split() # 使用空格分隔符分割 # 注意，这里假设zint是一个存在的命令，如果它是Python的一个内置函数，则不需要处理 try: result = subprocess.run(cmd_list, check=True) # 运行命令并检查...

import numpy as np def loaddata(): X = np.array([[1,'S'],[1,'M'],[1,'M'],[1,'S'], [1, 'S'], [2, 'S'], [2, 'M'], [2, 'M'], [2, 'L'], [2, 'L'], [3, 'L'], [3, 'M'], [3, 'M'], [3, 'L'], [3, 'L']]) y = np.array([-1,-1,1,1,-1,-1,-1,1,1,1,1,1,1,1,-1]) return X, y def Train(trainset,train_labels): m = trainset.shape[0] n = trainset.shape[1] prior_probability = {}# 先验概率 key是类别值，value是类别的概率值 conditional_probability ={}# 条件概率 key的构造：类别，特征,特征值 #类别的可能取值 labels = set(train_labels) # 计算先验概率(此时没有除以总数据量m) for label in labels: prior_probability[label] = len(train_labels[train_labels == label])+1 #计算条件概率 for i in range(m): for j in range(n): # key的构造：类别，特征,特征值 #补充计算条件概率的代码-1； key = str(train_labels[i])+','+str(j)+','+str(trainset[i][j]) conditional_probability[key] = (conditional_probability[key]+1 if (key in conditional_probability) else 1) conditional_probability_final = {} for key in conditional_probability: #补充计算条件概率的代码-2； label = key.split(',')[0] conditional_probability[key]+=1 key1 = int(key.split(',')[1]) Ni = len(set(trainset[:,key1])) conditional_probability_final[key] =conditional_probability[key]/(prior_probability[int(label)]+Ni) # 最终的先验概率(此时除以总数据量m) for label in labels: prior_probability[label] = prior_probability[label]/ (m+len(labels)) return prior_probability,conditional_probability_final,labels def predict(data): result={} for label in train_labels_set: temp=1.0 #补充预测代码； print('result=',result) #排序返回标签值 result[label] = temp*prior_probability[label] for i in range (len(data)): key = str(label)+ ','+str(i)+','+str(data[i]) result[label]*=conditional_probability_final[key] print('result=',result) #排序返回标签值 return sorted(result.items(), key=lambda x: x[1],reverse=True)[0][0] X,y = loaddata() prior_probability,conditional_probability,train_labels_set = Train(X,y) r_label = predict([2,'S']) print(' r_label =', r_label)运行次python代码

这段代码的功能是实现朴素贝叶斯算法进行二分类（标签值为-1和1），对给定的测试数据进行分类预测。其中loaddata()函数载入训练数据集X和标签集y，Train()函数训练得到先验概率prior_probability和条件概率...

from collections import Counter 计算两个字符串的相似度 def string_similarity(str1, str2): str1 = set(str1.lower().split()) str2 = set(str2.lower().split()) intersection = len(str1 & str2) union = len(str1 | str2) return intersection / union 计算属性相似度 def attribute_similarity(attr1, attr2): if isinstance(attr1, str) and isinstance(attr2, str): return string_similarity(attr1, attr2) elif isinstance(attr1, list) and isinstance(attr2, list): counter1 = Counter(attr1) counter2 = Counter(attr2) intersection = sum((counter1 & counter2).values()) union = sum((counter1 | counter2).values()) return intersection / union else: return 0 计算实体相似度 def entity_similarity(entity1, entity2, weights): total_similarity = 0 for attr1, attr2, weight in zip(entity1, entity2, weights): attr_similarity = attribute_similarity(attr1, attr2) total_similarity += attr_similarity * weight return total_similarity 对比两个实体并进行实体对齐 def compare_entities(entity1, entity2, merge_threshold, independent_threshold): similarity = entity_similarity(entity1, entity2, weights=[1, 1, 0.5]) if similarity >= merge_threshold: return "Merge" elif similarity >= independent_threshold: return "Independent" else: return "Different" 示例数据 entity1 = [ "John Doe", "30", ["male", "engineer"] ] entity2 = [ "John Doe", "31", ["male", "engineer"] ] 设置阈值 merge_threshold = 0.8 independent_threshold = 0.5 对比两个实体 result = compare_entities(entity1, entity2, merge_threshold, independent_threshold) print(result) 代码中的相似度计算是基于什么的计算，给出公式

其中，str1 和 str2 分别是将字符串拆分成词语后的集合，intersection 表示两个集合的交集的元素个数，union 表示两个集合的并集的元素个数。 对于属性的相似度计算，使用了以下公式： python counter1 ...

from flask import Flask, jsonify, request import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from datetime import datetime app = Flask(__name__) @app.route('/option0', methods=['POST']) def option0(): arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(request.form['data'].split(), dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): short_term_dependency = '时间序列具有短期依赖性' else: short_term_dependency = '时间序列没有短期依赖性' acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): has_periodicity = '时间序列具有周期性' else: has_periodicity = '时间序列没有周期性' adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: is_stationary = '时间序列是平稳的' else: is_stationary = '时间序列不是平稳的' res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): has_seasonality = '时间序列没有明显的季节性变化' else: has_seasonality = '时间序列存在季节性变化' result = { print(short_term_dependency, has_periodicity, is_stationary, has_seasonality) } return jsonify(result),如何修改才能正常运行

1. print 函数不应该出现在字典中，应该直接将结果保存在字典中。 2. 在 jsonify 函数中，字典的键和值之间应该是冒号 :，而不是逗号 ,。 3. if (p ).any(): 这一行代码中，括号的位置应该调整为 if (p...

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