str.data()是什么以试

时间: 2023-06-24 07:08:12 浏览: 54
`str.data()` 是 C++ STL 标准库中 `std::string` 类的成员函数,它返回指向字符串内部字符数组的指针。这个指针可以用来访问 `std::string` 对象中存储的原始字符数据,但是不能保证这个指针指向的字符数组以 null 结尾,因此需要谨慎使用。 例如,如果我们有一个字符串 `str`,可以使用 `str.data()` 来访问其内部字符数组,如下所示: ``` std::string str = "hello world"; const char* data = str.data(); // 获取指向字符串内部字符数组的指针 std::cout << data << std::endl; // 输出 "hello world" ``` 需要注意的是,`str.data()` 返回的指针不能用来修改字符串中的字符,否则会导致未定义的行为。如果需要修改字符串,应该使用 `str` 的其他成员函数,如 `operator[]` 或 `str.at()`。
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class NumberError(Exception): def __init__(self,data): Exception. __init__(self,data) self.data=data def __str__(self): return self.data+':非法数值(<0)' def total(data): total=0 for i in data: if i<0:raise NumberError(str(i)) total+=i return total #测试代码 datal=(44,78,90,80,55) print('总计=',total(datal)) data2=(44,78,90,-80,55) print('总计=',total(data2))

这段代码是一个简单的Python程序,其中定义了一个自定义异常类 NumberError,并在 total 函数中使用了这个异常类。total 函数接受一个数据元组作为参数,然后计算数据元组中所有元素的和。如果数据元组中存在小于 0 的数值,total 函数会抛出 NumberError 异常。 在测试代码中,分别定义了两个数据元组 datal 和 data2,然后调用 total 函数计算它们的和。其中 datal 中的所有数值都是非负数,而 data2 中包含了一个小于 0 的数值,因此调用 total 函数计算 data2 的和时会抛出 NumberError 异常。

test_idx_reorder = parse_index_file("data/ind.{}.test.index".format(dataset_str))什么意思

这段代码是根据数据集的名称字符串 `dataset_str` 构造测试集的索引文件路径,然后调用 `parse_index_file` 函数来解析该索引文件,返回测试集中实例的索引列表。其中,`parse_index_file` 函数的作用是读取索引文件,将每一行解析为一个实例的索引,返回一个包含所有实例索引的列表。这个函数的实现可能因具体应用而异,但通常包括打开文件、逐行读取、转换为数字等基本操作。

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% 读取数据 data = readtable('附件1.csv'); % load('data.mat') PreserveVariableNames=true % 数据清洗和预处理 data(isnan(data.Score),:) = []; % 删除缺失值 data = sortrows(data,{'Class','Course','TestNo','StuId'}); % 按班级、课程、测试和学生ID排序 % 统计每门课的平均分、最高分、最低分、标准差等指标 stat_course = grpstats(data,{'Course'},{'mean','max','min','std'}); disp(stat_course); data = double(data); % 将data转换为double类型 % 统计每个班级、每个学院的平均分、最高分、最低分、标准差等指标 stat_class = grpstats(data,{'Class'},{'mean','max','min','std'}); stat_college = grpstats(data,{'College'},{'mean','max','min','std'}); disp(stat_class); disp(stat_college); % 计算每个班级和学院的成绩得分 score_class = zeros(max(data.Class),1); score_college = zeros(max(data.College),1); for i = 1:max(data.Class) idx = data.Class == i; score_class(i) = mean(data.Score(idx)); end for i = 1:max(data.College) idx = data.College == i; score_college(i) = mean(data.Score(idx)); end % 选出成绩得分最高的5个班级和3个学院 [~,idx_class] = sort(score_class,'descend'); [~,idx_college] = sort(score_college,'descend'); disp(['Top 5 classes: ',num2str(idx_class(1:5)')]); disp(['Top 3 colleges: ',num2str(idx_college(1:3)')]); % 计算每个学生的成绩得分 alpha = [0.2,0.2,0.2,0.2,0.2]; % 权重 score_student = zeros(size(data,1),1); for i = 1:size(data,1) score_student(i) = alpha(1)*data.Att1(i) + alpha(2)*data.Att2(i) + alpha(3)*data.Att3(i) + alpha(4)*data.Att4(i) + alpha(5)*data.Att5(i); end % 选出成绩得分最高的60名学生和成绩得分最低的60名学生 [~,idx_student] = sort(score_student,'descend'); disp(['Top 60 students: ',num2str(data.StuId(idx_student(1:60)))]); disp(['Bottom 60 students: ',num2str(data.StuId(idx_student(end-59:end)))]);帮我改进一下这段代码

# 导入数据集 def import_csv_data(): global file_path, df, txt_data file_path = filedialog.askopenfilename() df = pd.read_csv(file_path) df = df.fillna(0) top_5 = df.head() txt_data.delete('1.0', tk.END) txt_data.insert(tk.END, top_5) # 处理缺失值 def handle_missing_values(): global file_path # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 处理缺失值 data.fillna(0, inplace=True) # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "处理缺失值成功,前10行数据如下:\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10))) # 标准化数值型数据 def normalize_numeric_data(): global file_path # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 提取数值型数据 numeric_data = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64']) # 标准化数据 scaler = StandardScaler() normalized_data = scaler.fit_transform(numeric_data) # 将处理后的数据写回原数据框 data.loc[:, numeric_data.columns] = normalized_data # 显示前10行数据 text_output.insert(tk.END, "标准化数值型数据成功,前10行数据如下:\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10))) # 划分训练集和测试集 def split_train_test(): global file_path, train_ratio # 读取CSV文件 data = pd.read_csv(file_path) # 划分数据集 train, test = train_test_split(data, train_size=train_ratio) # 显示训练集和测试集大小 text_output.insert(tk.END, "训练集大小:{}\n".format(len(train))) text_output.insert(tk.END, "测试集大小:{}\n".format(len(test)))续写代码实现“模型下拉菜单,可选择相应模型,选择后,对相应模型进行训练,测试”的功能

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