[' macro avg 0.86 0.75 0.78 21729', 'weighted avg 0.87 0.87 0.87 21729', ' macro avg 0.86 0.75 0.78 21729', 'weighted avg 0.87 0.87 0.87 21729']在不确定需要分割的数量的情况下怎么把它分割成' macro avg 0.86 0.75 0.78 21729', 'weighted avg 0.87 0.87 0.87 21729'和' macro avg 0.86 0.75 0.78 21729', 'weighted avg 0.87 0.87 0.87 21729'

})}(\frac{\Delta x^2 M}{N} + \Delta t D_{0+}^{\alpha}M\Delta你可以使用循环遍历列表并判断每个元素是否符合特定的条件，例如：

lines = [' x^{\alpha}M_0)$$

$$\leq \frac{\Delta x^2 M}{N}\sum_{k macro avg 0.86 0.75 0.78 21729', 'weighted avg 0.87 0.87=1}^{\infty} \frac{1}{1+D_{0+}^{\alpha}\frac{4}{(\ 0.87 21729', ' macro avg 0.86 0.75 0.78 21729', 'weightedDelta x)^2}\sin^2(\frac{k\Delta x}{2})} + \Delta t D_{0+}^{\ avg 0.87 0.87 0.87 21729']
averages = []
for i in range(len(lines)):
   alpha}M\Delta x^{\alpha}M_0\sum_{k=1}^{\infty} \frac{1 if lines[i].endswith('avg'):
        averages.append(lines[i])
print(averages)  # [' macro avg 0.86}{1+D_{0+}^{\alpha}\frac{4}{(\Delta x)^2}\sin^2(\frac{k\ 0.75 0.78 21729', 'weighted avg 0.87 0.87 0.87 217Delta x}{2})}$$

根据 Riemann-Liouville 分数阶导数的性质，我们有：

$$29', ' macro avg 0.86 0.75 0.78 21729', 'weighted avg 0.87 D_{0+}^{\alpha}f(x) = \frac{1}{\Gamma(1-\alpha)}\frac{\partial0.87 0.87 21729']

这里，我们使用了一个循环来遍历`lines`列表}{\partial x}\int_0^x\frac{f(\xi)}{(x-\xi)^{\alpha}}d\xi$$中的每个元素。对于每个元素，我们使用`endswith()`方法检查它是否以字符串`'

因此，我们可以得到：

$$\sum_{k=1}^{\infty} \frac{1}{1+avg'`结尾。如果是，我们将其添加到一个名为`averages`的列表中。与之前一D_{0+}^{\alpha}\frac{4}{(\Delta x)^2}\sin^2(\frac{k\Delta x}{样，这个方法可以适用于不确定数量的情况。