python 原生的split和re.split

Python原生的split()函数是用于字符串的分割操作，它将一个字符串按照指定的分隔符进行切割，并返回一个包含切割后的子字符串的列表。split()函数的语法如下：

str.split(sep=None, maxsplit=-1)

其中，sep是可选参数，表示分隔符，默认为None，表示使用空格作为分隔符；maxsplit也是可选参数，表示最大分割次数，默认为-1，表示不限制分割次数。

re.split()函数是Python中re模块提供的用于正则表达式分割字符串的方法。它与split()函数类似，但可以使用正则表达式作为分隔符进行切割。re.split()函数的语法如下：

re.split(pattern, string, maxsplit=0, flags=0)

其中，pattern是正则表达式模式，用于匹配分隔符；string是要进行分割的字符串；maxsplit和flags都是可选参数，分别表示最大分割次数和匹配模式。

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用Python原生代码复现多元逻辑回

归（Multinomial Logistic Regression）是一种逻辑回归模型的扩展，用于处理多个离散类别的分类问题。下面是使用Python原生代码实现多元逻辑回归的步骤：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

2. 准备数据集，包括特征矩阵 X 和目标变量 y。确保特征矩阵已经进行了特征缩放操作。

# 假设已经准备好了特征矩阵 X 和目标变量 y

3. 将数据集分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 进行特征缩放：

scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

5. 定义 softmax 函数，用于计算类别的概率分布：

def softmax(z):
    exp_scores = np.exp(z)
    return exp_scores / np.sum(exp_scores, axis=1, keepdims=True)

6. 定义损失函数（交叉熵损失函数）：

def calculate_loss(X, y, W):
    num_samples = len(X)
    scores = np.dot(X, W)
   

谈谈 re 模块中 split 函数 的区别，举例说明

`re` 模块中的 `split()` 函数用于基于正则表达式模式将字符串拆分为子字符串列表。它与 Python 原生的 `split()` 函数相比，具有更强大的拆分功能。

`split()` 函数的区别如下：

- `split()` 函数：使用固定的分隔符拆分字符串
- Python 原生的 `split()` 函数是基于固定的分隔符进行字符串拆分的，例如空格、逗号等。它无法使用正则表达式模式进行拆分。

示例代码：

  text = "apple,banana,orange"
  result = text.split(",")
  print(result)

输出：

  ['apple', 'banana', 'orange']

在上述代码中，我们使用逗号作为分隔符将字符串拆分为子字符串列表。

- `re.split()` 函数：使用正则表达式模式拆分字符串
- `re.split()` 函数可以使用正则表达式模式作为分隔符进行字符串拆分。它可以通过正则表达式灵活地定义分隔符，例如根据多个字符、特殊字符等进行拆分。

示例代码：

  import re

  text = "apple, banana; orange"
  result = re.split(r", |;", text)
  print(result)

输出：

  ['apple', 'banana', 'orange']

在上述代码中，我们使用正则表达式模式 `r", |;"` 作为分隔符，将字符串拆分为子字符串列表。该模式表示以逗号后跟一个空格或者分号作为分隔符进行拆分。

通过使用正则表达式模式作为分隔符，`re.split()` 函数能够更灵活地对字符串进行拆分，以满足特定的拆分需求。这是与 Python 原生的 `split()` 函数的主要区别。