String[] exps = exp.split("[ ]+OR[ ]+|[ ]+AND[ ]+")

这行代码的作用是将字符串 `exp` 按照 `OR` 或者 `AND` 进行分割，并将分割后的子串存放在字符串数组 `exps` 中。

具体来说，这行代码使用了 Java 的正则表达式功能，其中 `[ ]` 匹配空格，`+` 表示匹配前面的字符一次或多次，`|` 表示或者的意思。所以 `[ ]+OR[ ]+|[ ]+AND[ ]+` 表示匹配一个或多个空格加上 `OR` 或者一个或多个空格加上 `AND`，这样就可以将字符串 `exp` 按照 `OR` 或者 `AND` 进行分割了。

相关问题

exps = torch.from_numpy(exps).float() TypeError: expected np.ndarray (got list)

这个错误通常是因为代码中需要使用 NumPy 数组作为输入，但是输入的数据类型是列表。你可以尝试使用 `numpy.array()` 将列表转换为 NumPy 数组，例如：

import numpy as np

exps = np.array(exps)
exps = torch.from_numpy(exps).float()

如果你需要进一步帮助，请提供更多的上下文和代码。

exps = np.array(exps) ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 2 dimensions. The detected shape was (100, 5) + inhomogeneous part.

这个错误通常是因为你尝试将一个不规则的列表转换为 NumPy 数组。这通常发生在列表中有不同长度的子列表。例如：

my_list = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]]
my_array = np.array(my_list)

会产生类似这样的错误：

ValueError: setting an array element with a sequence.
The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions.
The detected shape was (3,) + inhomogeneous part.

在这种情况下，你可以考虑使用 Pandas 库的 DataFrame 类型，它可以处理不同长度的子列表。例如：

import pandas as pd

my_list = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]]
my_dataframe = pd.DataFrame(my_list)
my_array = my_dataframe.values

如果你需要进一步帮助，请提供更多的上下文和代码。