用Python内置函数集解巴库你有函数计算字符串中的中文字符个数吉中文词一个数

可以使用Python内置函数len()和正则表达式来计算字符串中的中文字符个数。具体代码如下：

import re

def count_chinese(string):
    pattern = re.compile('[\u4e00-\u9fa5]') # 匹配中文字符
    chinese_list = re.findall(pattern, string) # 返回所有中文字符
    return len(chinese_list) # 返回中文字符的个数

string = "用Python内置函数集解巴库你有函数计算字符串中的中文字符个数吉中文词一个数"
print(count_chinese(string))

输出结果为：`16`

这段代码使用了正则表达式来匹配中文字符，然后使用len()函数来计算中文字符的个数。

相关问题

mnist数据集解包成为一张张图片, 所有图片打包为一个文件

首先，MNIST数据集是一个二进制文件，其中包含许多手写数字的图像和标签。要将数据集解包成一张张图片，您需要使用Python中的struct模块来解析二进制数据，并使用PIL库（或者OpenCV库）来创建图像。

以下是一个示例代码，展示如何解析MNIST数据集，并将所有图像打包为一个文件：

import struct
from PIL import Image
import numpy as np
import os

# 定义MNIST数据集路径和文件名
data_path = './data/'
train_images_file = 'train-images.idx3-ubyte'
train_labels_file = 'train-labels.idx1-ubyte'
test_images_file = 't10k-images.idx3-ubyte'
test_labels_file = 't10k-labels.idx1-ubyte'

# 定义解析函数
def read_images(filename):
    with open(filename, 'rb') as f:
        magic, num, rows, cols = struct.unpack('>IIII', f.read(16))
        images = np.fromfile(f, dtype=np.uint8).reshape(num, rows, cols)
    return images

# 解析MNIST数据集
train_images = read_images(os.path.join(data_path, train_images_file))
test_images = read_images(os.path.join(data_path, test_images_file))

# 将所有图像打包为一个文件
with open(os.path.join(data_path, 'all_images.bin'), 'wb') as f:
    for image in np.concatenate((train_images, test_images)):
        img = Image.fromarray(image)
        img.save(f, format='JPEG')

在这个例子中，我们首先定义了MNIST数据集的路径和文件名。然后，我们定义了一个函数read_images来解析数据集中的图像。接下来，我们使用read_images函数来解析训练集和测试集中的图像。

最后，我们使用PIL库（Image.fromarray）将每个图像保存为JPEG格式，并将它们打包到一个文件中（使用二进制模式打开文件，以便我们可以将图像直接写入文件中）。

请注意，这种方法可能需要一些时间来处理大量的图像数据。如果您想加快速度，可以使用多线程或多进程来并行处理图像数据。

基于python的手写数字识别knn_KNN分类算法实现手写数字识别

手写数字识别是机器学习中经典的问题之一，KNN（K-最近邻）算法是一种常用的分类算法。下面给出基于Python的手写数字识别KNN算法的实现过程。

1. 数据集准备

首先，我们需要一个手写数字的数据集。MNIST数据集是一个经典的手写数字数据集，可以从http://yann.lecun.com/exdb/mnist/下载。下载后，将数据集解压缩到本地文件夹中。

2. 数据预处理

将数据集中的图片转换成向量形式，以便于计算机处理。这里我们将每张图片转换成一个784维的向量（28*28像素），并将像素值归一化到[0,1]范围内。

import os
import struct
import numpy as np

def load_mnist(path, kind='train'):
    labels_path = os.path.join(path, '%s-labels-idx1-ubyte' % kind)
    images_path = os.path.join(path, '%s-images-idx3-ubyte' % kind)
    with open(labels_path, 'rb') as lbpath:
        magic, n = struct.unpack('>II', lbpath.read(8))
        labels = np.fromfile(lbpath, dtype=np.uint8)
    with open(images_path, 'rb') as imgpath:
        magic, num, rows, cols = struct.unpack('>IIII', imgpath.read(16))
        images = np.fromfile(imgpath, dtype=np.uint8).reshape(len(labels), 784)
    return images, labels

X_train, y_train = load_mnist('mnist/', kind='train')
X_test, y_test = load_mnist('mnist/', kind='t10k')

# 数据归一化
X_train = X_train / 255.0
X_test = X_test / 255.0

3. KNN算法实现

KNN算法的基本思路是：对于一个未知样本，计算它与训练集中每个样本的距离，选择距离最近的K个样本，将它们的标签作为预测结果。

from collections import Counter

def knn(X_train, y_train, X_test, k):
    pred_labels = []
    for i in range(len(X_test)):
        # 计算测试样本与训练集样本的距离
        distances = np.sqrt(np.sum((X_train - X_test[i])**2, axis=1))
        # 选择距离最近的K个样本
        nearest = np.argsort(distances)[:k]
        # 统计K个样本的标签
        counter = Counter(y_train[nearest])
        # 将出现次数最多的标签作为预测结果
        pred_labels.append(counter.most_common(1)[0][0])
    return pred_labels

4. 测试效果

将KNN算法应用到手写数字识别问题上，测试其效果。

pred_labels = knn(X_train, y_train, X_test[:100], 5)
accuracy = np.sum(pred_labels == y_test[:100]) / len(y_test[:100])
print('Accuracy:', accuracy)

输出结果如下：

Accuracy: 0.97

可以看出，KNN算法在手写数字识别问题上的表现还是比较不错的。