ruby .split

在Ruby中，.split方法用于将一个字符串拆分成多个子字符串。基本用法是通过指定分隔符将字符串分割成多个部分。例如，如果有一个字符串"foo, bar, baz"，我们可以使用.split方法将其分割成三个字符串"foo"，"bar"和"baz"。[2]

.split方法的参数可以是一个字符串，这个字符串中的字符将被作为分隔符使用。例如，如果我们有一个字符串"2017-02-15"，我们可以使用.split('-')将其分割成一个包含年、月、日的数组["2017", "02", "15"]。[1]

此外，.split方法还可以使用正则表达式作为分隔符。例如，如果我们有一个字符串"0.504,0.408|0.625|1"，我们可以使用.split(/\,|\|/)将其分割成一个包含多个子字符串的数组["0.504", "0.408", "0.625", "1"]。[1]

总结来说，.split方法是Ruby中用于将字符串拆分成多个子字符串的方法，可以通过指定分隔符或正则表达式来实现。

相关问题

ruby 机器学些demo

Ruby是一种简洁、动态和解释型的编程语言，也是一种面向对象的语言。虽然Ruby在机器学习领域不像Python那样广泛应用，但是它的灵活性和可读性使得它成为编写机器学习demo的良好选择。

要写一个Ruby的机器学习demo，需要首先安装相应的机器学习库，例如Ruby机器学习库（Ruby Machine Learning Library）或Scikit-learn库的Ruby绑定。这些库提供了用于实现各种机器学习算法的工具和函数，可以方便地构建和训练机器学习模型。

一个简单的机器学习demo可以涵盖分类或回归任务。例如，我们可以使用一个简单的数据集，例如鸢尾花数据集（Iris dataset），来实现一个分类器。我们可以将数据集分为训练集和测试集，使用训练集对分类器进行训练，然后使用测试集评估分类器的性能。

以下是一个使用Ruby机器学习库实现的简单鸢尾花分类demo的示例代码：

require 'rubygems'
require 'ml'
require 'ml/datasets'
require 'ml/evaluators'

# 加载鸢尾花数据集
data = Ml::Datasets::Iris.new
iris = data.each.to_a

# 构建训练集和测试集
train_data, test_data = iris.shuffle.split(0.7)

# 使用训练集构建分类器
classifier = Ml::Bayes::NaiveBayes.new(train_data)
classifier.train

# 用测试集评估分类器的性能
evaluator = Ml::Evaluators::Accuracy.new(test_data.map { |example| example[-1] })
accuracy = evaluator.evaluate(test_data.map { |example| classifier.classify(example) })

puts "分类器的准确率：#{accuracy}"

在上述示例中，我们首先导入所需的库。然后，我们加载鸢尾花数据集，并将其分割成训练集和测试集。我们使用训练集训练一个朴素贝叶斯分类器，并使用测试集评估分类器的准确性。

以上是一个基本的Ruby机器学习demo的示例，当然还有很多其他的机器学习算法和任务可以在Ruby中实现。这只是一个入门级的示例，可以根据具体需求进行扩展和改进。

def unzip_infer_data(src_path,target_path): ''' 解压预测数据集 ''' if(not os.path.isdir(target_path)): z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r') z.extractall(path=target_path) z.close() def load_image(img_path): ''' 预测图片预处理 ''' img = Image.open(img_path) if img.mode != 'RGB': img = img.convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img = img/255 # 像素值归一化 return img infer_src_path = '/home/aistudio/data/data55032/archive_test.zip' infer_dst_path = '/home/aistudio/data/archive_test' unzip_infer_data(infer_src_path,infer_dst_path) para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 #展示预测图片 infer_path='data/archive_test/alexandrite_6.jpg' img = Image.open(infer_path) plt.imshow(img) #根据数组绘制图像 plt.show() #显示图像 #对预测图片进行预处理 infer_imgs = [] infer_imgs.append(load_image(infer_path)) infer_imgs = np.array(infer_imgs) label_dic = train_parameters['label_dict'] for i in range(len(infer_imgs)): data = infer_imgs[i] dy_x_data = np.array(data).astype('float32') dy_x_data=dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:] img = paddle.to_tensor (dy_x_data) out = model(img) lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引 print("第{}个样本,被预测为：{},真实标签为：{}".format(i+1,label_dic[str(lab)],infer_path.split('/')[-1].split("_")[0])) print("结束") 以上代码进行DNN预测，根据这段代码写一段续写一段利用这个模型进行宝石预测的GUI界面,其中包含预测结果是否正确的判断功能

好的，以下是一个简单的GUI界面的代码，可以利用模型进行宝石预测，并且包含预测结果是否正确的判断功能。

import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
from PIL import Image, ImageTk
import numpy as np
import paddle

class MyCNN(paddle.nn.Layer):
    # 省略模型定义，保持与上述代码一致

def unzip_infer_data(src_path,target_path):
    ''' 解压预测数据集 '''
    if(not os.path.isdir(target_path)):
        z = zipfile.ZipFile(src_path, 'r')
        z.extractall(path=target_path)
        z.close()

def load_image(img_path):
    ''' 预测图片预处理 '''
    img = Image.open(img_path)
    if img.mode != 'RGB':
        img = img.convert('RGB')
    img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR)
    img = np.array(img).astype('float32')
    img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW
    img = img/255 # 像素值归一化
    return img

def predict(image_path, model):
    label_dic = train_parameters['label_dict']
    data = load_image(image_path)
    dy_x_data = np.array(data).astype('float32')
    dy_x_data = dy_x_data[np.newaxis,:, : ,:]
    img = paddle.to_tensor(dy_x_data)
    out = model(img)
    lab = np.argmax(out.numpy()) #argmax():返回最大数的索引
    return label_dic[str(lab)], label_dic

def check_result(predicted_label, true_label):
    if predicted_label == true_label:
        return True
    else:
        return False

class App:
    def __init__(self, root):
        self.root = root
        self.model = MyCNN()
        para_state_dict = paddle.load("MyCNN")
        self.model.set_state_dict(para_state_dict)
        self.model.eval() #验证模式
        self.label_dic = train_parameters['label_dict']
        self.true_label = ''
        self.predicted_label = ''
        self.result_label = ''

        self.canvas = tk.Canvas(root, width=300, height=300)
        self.canvas.pack(side='left')

        self.frame = tk.Frame(root)
        self.frame.pack(side='right', padx=10)

        self.select_image_button = tk.Button(
            self.frame,
            text='选择图片',
            command=self.select_image)
        self.select_image_button.pack(pady=10)

        self.predict_button = tk.Button(
            self.frame,
            text='预测',
            command=self.predict)
        self.predict_button.pack(pady=10)

        self.result_label = tk.Label(self.frame, text='')
        self.result_label.pack(pady=10)

    def select_image(self):
        file_path = filedialog.askopenfilename()
        if file_path:
            self.image_path = file_path
            self.show_image()

    def show_image(self):
        image = Image.open(self.image_path)
        image = image.resize((300, 300))
        self.photo = ImageTk.PhotoImage(image)
        self.canvas.create_image(0, 0, anchor='nw', image=self.photo)

    def predict(self):
        if hasattr(self, 'image_path'):
            self.true_label = self.image_path.split('/')[-1].split("_")[0]
            self.predicted_label, label_dic = predict(self.image_path, self.model)
            result = check_result(self.predicted_label, self.true_label)
            if result:
                self.result_label.config(text='预测结果正确')
            else:
                self.result_label.config(text='预测结果错误')

if __name__ == '__main__':
    infer_src_path = '/home/aistudio/data/data55032/archive_test.zip'
    infer_dst_path = '/home/aistudio/data/archive_test'
    unzip_infer_data(infer_src_path, infer_dst_path)
    train_parameters = {'label_dict': {'0': 'alexandrite', '1': 'aquamarine', '2': 'diamond', '3': 'emerald', '4': 'opal', '5': 'pearl', '6': 'peridot', '7': 'ruby', '8': 'sapphire', '9': 'spinel', '10': 'tanzanite', '11': 'topaz', '12': 'tourmaline', '13': 'tsavorite'}}

    root = tk.Tk()
    app = App(root)
    root.mainloop()

你可以把以上代码保存为.py文件，在命令行中运行即可看到GUI界面。界面包含一个选择图片的按钮和一个预测按钮。选择图片后，点击预测按钮可以进行宝石预测，并且会显示预测结果是否正确。