import re text=input().split() for i in range(len(text)): x=re.finditer(r'\d+([\+\-\*\/]\d+)+(?==?)',text[i]) print(x)

时间: 2024-03-14 08:49:37 浏览: 18
这是一个 Python 代码片段。它首先通过 input() 函数获取输入的文本,然后将其拆分为一个列表。接下来,代码使用一个 for 循环来遍历列表中的每个元素。 在循环体中,代码使用 Python 的 re 模块(正则表达式)来查找匹配某个模式的文本。具体来说,它在每个元素中查找形如 "数字 运算符 数字" 的表达式,其中运算符可以是加号、减号、乘号或除号。这个表达式还可能以一个等号结尾。 代码使用 re.finditer() 函数来查找所有匹配的子串,并返回一个迭代器。迭代器可以用来遍历所有的匹配结果。最后,代码打印出匹配结果。 需要注意的是,代码中的正则表达式可能不太准确,具体取决于要匹配的文本的形式。此外,代码并没有对匹配到的结果进行任何处理,只是简单地打印出来。如果需要进一步处理匹配结果,需要自行编写代码。
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import math scores=[] scores+=input("请输入学生成绩,用逗号隔开:") scores1=scores.split(",") aver=sum(scores1)/len(scores1) s=0 for i in scores1: n=aver-i s+=n break cha=math.sqrt(s/len(scores1)) print(cha) 改成正确可以执行的求学生成绩标准差的编程

你的代码存在一些错误,下面是修改后的代码: ```python import math scores = input("请输入学生成绩,用逗号隔开:") scores1 = scores.split(",") for i in range(len(scores1)): scores1[i] = float(scores1[i]) aver = sum(scores1) / len(scores1) s = 0 for i in scores1: n = aver - i s += n ** 2 cha = math.sqrt(s / len(scores1)) print(cha) ``` 修改说明: 1. `scores` 变量需要使用 `input()` 函数获取用户输入,不能使用 `[]` 空列表。 2. `scores` 变量需要使用 `split()` 方法将输入的字符串转换为列表。 3. `scores1` 列表中的元素需要从字符串类型转换为浮点数类型。 4. 在计算标准差时,需要将差的平方累加到 `s` 变量中,最后再除以列表长度并开方,得到标准差。 5. 循环语句中不需要使用 `break` 关键字。 现在,你可以输入学生成绩,就可以得到标准差了。

import re line = input() words = re.split("[ ,.]", line) d = {} for i in range(len(words) - 1): if len(words[i]) in d: d[len(words[i])] += 1 else: d[len(words[i])] = 1 length = 0 total = 0 for key, value in sorted(list(d.items())): length += key * value total += value print("(%d,%d)" % (key, value)) print("%d/%d" % (length, total))

这段代码的功能是将输入的一行字符串按照空格、逗号和句号进行分割,统计每个单词的长度出现的次数,并输出格式为"(长度,出现次数)"的统计结果。最后输出所有单词长度的平均值,格式为"总长度/单词个数"。 具体实现过程是首先使用正则表达式re.split()方法将输入的字符串按照指定的分隔符进行分割,并将分割得到的每个单词的长度进行统计,使用字典d保存结果。然后遍历字典d,按照键值对的键进行排序并输出统计结果。最后计算所有单词长度的总和和单词个数,输出平均值。 需要注意的是,该代码仅适用于英文单词的长度统计,对于其他语言的单词可能会产生错误的统计结果。

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Flatten, Conv1D, MaxPooling1D from keras import backend as K # 生成正弦函数数据 x = np.linspace(0, 100, 1000) y = np.sin(2*x) # 将数据转换为卷积神经网络需要的格式 X = np.zeros((len(x), 10)) for i in range(len(x)): for j in range(10): X[i][j] = y[(i+j)%len(x)] X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1)) # 构建卷积神经网络模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(10,1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(100, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='linear')) # 打印模型结构 model.summary() # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型并可视化损失函数 history = model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2) loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs = range(1, len(loss)+1) plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss') plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss') plt.title('Training and validation loss') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show() # 预测并可视化结果 y_pred = model.predict(X) plt.plot(x, y, label='true') plt.plot(x, y_pred, label='predict') plt.legend() plt.show() # 定义一个函数,用于获取卷积层的输出 get_conv_output = K.function([model.layers[0].input], [model.layers[0].output]) # 获取卷积层的输出 conv_output = get_conv_output([X])[0] # 将输出可视化 plt.figure(figsize=(10, 10)) for i in range(32): plt.subplot(4, 8, i+1) plt.imshow(np.squeeze(conv_output[:, :, i]), cmap='gray') plt.show()分析下代码

import torch import torch.nn as nn from torchtext.datasets import AG_NEWS from torchtext.data.utils import get_tokenizer from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator # 数据预处理 tokenizer = get_tokenizer('basic_english') train_iter = AG_NEWS(split='train') counter = Counter() for (label, line) in train_iter: counter.update(tokenizer(line)) vocab = build_vocab_from_iterator([counter], specials=["<unk>"]) word2idx = dict(vocab.stoi) # 设定超参数 embedding_dim = 64 hidden_dim = 128 num_epochs = 10 batch_size = 64 # 定义模型 class RNN(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim): super(RNN, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.rnn = nn.RNN(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, 4) def forward(self, x): x = self.embedding(x) out, _ = self.rnn(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # 初始化模型、优化器和损失函数 model = RNN(len(vocab), embedding_dim, hidden_dim) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 定义数据加载器 train_iter = AG_NEWS(split='train') train_data = [] for (label, line) in train_iter: label = torch.tensor([int(label)-1]) line = torch.tensor([word2idx[word] for word in tokenizer(line)]) train_data.append((line, label)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 开始训练 for epoch in range(num_epochs): total_loss = 0.0 for input, target in train_loader: model.zero_grad() output = model(input) loss = criterion(output, target.squeeze()) loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() * input.size(0) print("Epoch: {}, Loss: {:.4f}".format(epoch+1, total_loss/len(train_data)))改错

import pandas as pd data = pd.read_csv(C:\Users\Administrator\Desktop\pythonsjwj\weibo_senti_100k.csv') data = data.dropna(); data.shape data.head() import jieba data['data_cut'] = data['review'].apply(lambda x: list(jieba.cut(x))) data.head() with open('stopword.txt','r',encoding = 'utf-8') as f: stop = f.readlines() import re stop = [re.sub(' |\n|\ufeff','',r) for r in stop] data['data_after'] = [[i for i in s if i not in stop] for s in data['data_cut']] data.head() w = [] for i in data['data_after']: w.extend(i) num_data = pd.DataFrame(pd.Series(w).value_counts()) num_data['id'] = list(range(1,len(num_data)+1)) a = lambda x:list(num_data['id'][x]) data['vec'] = data['data_after'].apply(a) data.head() from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt num_words = [''.join(i) for i in data['data_after']] num_words = ''.join(num_words) num_words= re.sub(' ','',num_words) num = pd.Series(jieba.lcut(num_words)).value_counts() wc_pic = WordCloud(background_color='white',font_path=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf').fit_words(num) plt.figure(figsize=(10,10)) plt.imshow(wc_pic) plt.axis('off') plt.show() from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.preprocessing import sequence maxlen = 128 vec_data = list(sequence.pad_sequences(data['vec'],maxlen=maxlen)) x,xt,y,yt = train_test_split(vec_data,data['label'],test_size = 0.2,random_state = 123) import numpy as np x = np.array(list(x)) y = np.array(list(y)) xt = np.array(list(xt)) yt = np.array(list(yt)) x=x[:2000,:] y=y[:2000] xt=xt[:500,:] yt=yt[:500] from sklearn.svm import SVC clf = SVC(C=1, kernel = 'linear') clf.fit(x,y) from sklearn.metrics import classification_report test_pre = clf.predict(xt) report = classification_report(yt,test_pre) print(report) from keras.optimizers import SGD, RMSprop, Adagrad from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.layers.embeddings import Embedding from keras.layers.recurrent import LSTM, GRU model = Sequential() model.add(Embedding(len(num_data['id'])+1,256)) model.add(Dense(32, activation='sigmoid', input_dim=100)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) model.summary() import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg from keras.utils import plot_model plot_model(model,to_file='Lstm2.png',show_shapes=True) ls = mpimg.imread('Lstm2.png') plt.imshow(ls) plt.axis('off') plt.show() model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='Adam',metrics=["accuracy"]) model.fit(x,y,validation_data=(x,y),epochs=15)

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