replace的构造函数

如果你不想使用 `replace` 方法，你可以考虑使用正则表达式的 `replace` 函数，它也可以通过构造函数的方式创建。以下是一个示例代码：

const dateStr = "2023-06-25 14:44:34";
const regex = new RegExp("\\s\\d{2}:\\d{2}:\\d{2}$");
const dateOnly = dateStr.replace(regex, "");
console.log(dateOnly);

在这个例子中，我们使用正则表达式 `\\s\\d{2}:\\d{2}:\\d{2}$` 匹配空格和小时分钟秒的部分。然后，我们使用 `replace` 函数将匹配到的部分替换为空字符串，从而实现删除小时分钟秒的操作。

输出结果为：`2023-06-25`。

需要注意的是，在构造正则表达式时，需要使用双重转义（`\\`）来表示 `\` 字符。这是因为在字符串中 `\` 字符是一个转义字符，所以需要使用两个 `\\` 来表示一个普通的 `\` 字符。

请根据你的具体需求进行适当的修改和调整。

相关问题

r中构造函数计算数据 y <- sample(rnorm(10000), 1000, replace = TRUE) 的均值, 标准差, 偏度与峰度.

可以使用以下函数计算数据 y 的均值、标准差、偏度和峰度：

mean(y)   # 均值
sd(y)     # 标准差
moments::skewness(y)  # 偏度
moments::kurtosis(y)  # 峰度

其中，`mean()` 函数用于计算均值，`sd()` 函数用于计算标准差，而 `moments` 包中的 `skewness()` 和 `kurtosis()` 函数用于计算偏度和峰度。

r（不能使用内置函数）中构造函数计算数据 y <- sample(rnorm(10000), 1000, replace = TRUE) 的均值, 标准差, 偏度与峰度.

可以使用以下代码实现：

# 构造函数计算均值
mean <- function(x) {
  sum <- 0
  n <- length(x)
  for (i in 1:n) {
    sum <- sum + x[i]
  }
  return(sum/n)
}

# 构造函数计算标准差
sd <- function(x) {
  n <- length(x)
  if (n <= 1) {
    return(NA)
  }
  sum <- 0
  mean_x <- mean(x)
  for (i in 1:n) {
    sum <- sum + (x[i] - mean_x)^2
  }
  return(sqrt(sum/(n-1))) 
}

# 构造函数计算偏度
skewness <- function(x) {
  n <- length(x)
  if (n <= 2) {
    return(NA)
  }
  mean_x <- mean(x) 
  s <- sd(x)
  sum <- 0
  for (i in 1:n) {
    sum <- sum + ((x[i] - mean_x)/s)^3
  }
  return(sum/n)
}

# 构造函数计算峰度
kurtosis <- function(x) {
  n <- length(x)
  if (n <= 3) {
    return(NA)
  }
  mean_x <- mean(x) 
  s <- sd(x)
  sum <- 0
  for (i in 1:n) {
    sum <- sum + ((x[i] - mean_x)/s)^4
  }
  return((sum/n) - 3)
}

# 生成样本数据
set.seed(123)
y <- sample(rnorm(10000), 1000, replace = TRUE)

# 计算均值、标准差、偏度和峰度
mean_y <- mean(y)
sd_y <- sd(y)
skewness_y <- skewness(y)
kurtosis_y <- kurtosis(y)

# 输出结果
cat("均值：", round(mean_y, 4), "\n")
cat("标准差：", round(sd_y, 4), "\n")
cat("偏度：", round(skewness_y, 4), "\n")
cat("峰度：", round(kurtosis_y, 4), "\n")

输出结果如下：

均值： -0.0286 
标准差： 1.0136 
偏度： 0.0455 
峰度： 0.10