lambda list<string>转list<float>

时间: 2023-12-05 13:04:07 浏览: 98
可以使用C++中的STL算法和lambda表达式来实现将一个存储字符串的列表转换为存储浮点数的列表。 示例代码如下: ```cpp #include <iostream> #include <string> #include <vector> #include <algorithm> int main() { std::vector<std::string> strList = {"1.5", "2.0", "3.14159", "4.2"}; std::vector<float> floatList; std::transform(strList.begin(), strList.end(), std::back_inserter(floatList), [](const std::string& str) { return std::stof(str); }); for (float f : floatList) { std::cout << f << std::endl; } return 0; } ``` 在上述代码中,我们使用了 `std::transform` STL算法,它将一个列表中的每个元素应用于一个转换函数,并将结果存储在另一个列表中。在这里,我们使用 lambda 表达式作为转换函数,将每个字符串转换为浮点数。 最后,我们遍历新的浮点数列表,并将每个元素输出到标准输出。
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用java lamda方式 list<string>转list<float>

假设你有一个 `List<String>` 类型的列表 `stringList`,你可以使用 Java 8 中的 Lambda 表达式和 Stream API 将其转换为 `List<Float>` 类型的列表 `floatList`,代码如下: ```java List<String> stringList = Arrays.asList("1.2", "3.4", "5.6"); List<Float> floatList = stringList.stream() .map(Float::parseFloat) .collect(Collectors.toList()); ``` 上面的代码首先将 `stringList` 转换为一个 Stream,然后使用 `map()` 方法将每个字符串转换为相应的浮点数,最后使用 `collect()` 方法将结果转换为一个 `List<Float>` 类型的列表 `floatList`。在 `map()` 方法中,我们使用 `Float::parseFloat` 方法引用来将字符串转换为浮点数。

用java lamda方式 list<string>转list<float> 并保留五位小数

假设原始的List<String>为stringList,可以使用Java 8的Lambda表达式和Stream API来实现该功能,代码如下: ``` List<Float> floatList = stringList.stream() .map(Float::parseFloat) .map(f -> (float)(Math.round(f * 100000) / 100000.0)) .collect(Collectors.toList()); ``` 上述代码中,首先使用stream()方法将stringList转换为Stream<String>类型,然后使用map()方法将每个String元素转换为对应的Float类型。接着使用第二个map()方法将每个Float类型的元素保留五位小数,最后使用collect()方法将结果收集到List<Float>类型的floatList中。 其中,第二个map()方法使用了Lambda表达式和Math.round()方法来实现保留五位小数的功能。具体来说,将每个Float类型元素乘以100000,将结果四舍五入取整,再除以100000.0,即可得到保留五位小数的结果。

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优化代码 def fault_classification_wrapper(vin, main_path, data_path, log_path, done_path): start_time = time.time() isc_path = os.path.join(done_path, vin, 'isc_cal_result', f'{vin}_report.xlsx') if not os.path.exists(isc_path): print('No isc detection input!') else: isc_input = isc_produce_alarm(isc_path, vin) ica_path = os.path.join(done_path, vin, 'ica_cal_result', f'ica_detection_alarm_{vin}.csv') if not os.path.exists(ica_path): print('No ica detection input!') else: ica_input = ica_produce_alarm(ica_path) soh_path = os.path.join(done_path, vin, 'SOH_cal_result', f'{vin}_sohAno.csv') if not os.path.exists(soh_path): print('No soh detection input!') else: soh_input = soh_produce_alarm(soh_path, vin) alarm_df = pd.concat([isc_input, ica_input, soh_input]) alarm_df.reset_index(drop=True, inplace=True) alarm_df['alarm_cell'] = alarm_df['alarm_cell'].apply(lambda _: str(_)) print(vin) module = AutoAnalysisMain(alarm_df, main_path, data_path, done_path) module.analysis_process() flags = os.O_WRONLY | os.O_CREAT modes = stat.S_IWUSR | stat.S_IRUSR with os.fdopen(os.open(os.path.join(log_path, 'log.txt'), flags, modes), 'w') as txt_file: for k, v in module.output.items(): txt_file.write(k + ':' + str(v)) txt_file.write('\n') for x, y in module.output_sub.items(): txt_file.write(x + ':' + str(y)) txt_file.write('\n\n') fc_result_path = os.path.join(done_path, vin, 'fc_result') if not os.path.exists(fc_result_path): os.makedirs(fc_result_path) pd.DataFrame(module.output).to_csv( os.path.join(fc_result_path, 'main_structure.csv')) df2 = pd.DataFrame() for subs in module.output_sub.keys(): sub_s = pd.Series(module.output_sub[subs]) df2 = df2.append(sub_s, ignore_index=True) df2.to_csv(os.path.join(fc_result_path, 'sub_structure.csv')) end_time = time.time() print("time cost of fault classification:", float(end_time - start_time) * 1000.0, "ms") return

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