请用python完成下列任务:从键盘输入一个中文短句,将中文短句中的数量词汇转为阿拉伯数字,例如将四十四转为44。

时间: 2024-02-21 09:57:21 浏览: 21
好的,我来为您解答这个问题。 首先,我们需要用到Python内置的正则表达式库re,以及中文数字与阿拉伯数字的对应关系。 下面是一个示例代码,可以实现上述功能: ```python import re # 中文数字与阿拉伯数字的对应关系 chn_num = {'零': 0, '一': 1, '二': 2, '两': 2, '三': 3, '四': 4, '五': 5, '六': 6, '七': 7, '八': 8, '九': 9} chn_unit = {'十': 10, '百': 100, '千': 1000, '万': 10000, '亿': 100000000} # 将中文数字转为阿拉伯数字 def chn_to_arabic(chn): num = 0 unit = 1 while chn: c = chn[-1] if c in chn_unit: unit = chn_unit[c] if unit == 10000: num *= unit unit = 1 chn = chn[:-1] else: num += chn_num.get(c, 0) * unit chn = chn[:-1] return num # 从键盘输入中文短句 chn_sentence = input("请输入一个中文短句:") # 将中文短句中的数量词汇转为阿拉伯数字 pattern = re.compile(r'[一二两三四五六七八九十百千万亿]+') for match in pattern.finditer(chn_sentence): chn_num_str = match.group(0) arabic_num = chn_to_arabic(chn_num_str) chn_sentence = chn_sentence.replace(chn_num_str, str(arabic_num)) print(chn_sentence) ``` 您可以尝试输入一些中文短句,看看程序是否能够正确地将其中的数量词汇转为阿拉伯数字。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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