jupyter字符串缺省值填充

在Jupyter Notebook中进行字符串的缺省值填充，同样可以使用Python中的字符串内置函数和格式化字符串进行操作。

1. 字符串内置函数进行填充：

s = 'hello'
s.ljust(10, '-')   # 输出：'hello-----'
s.rjust(10, '*')   # 输出：'*****hello'
s.center(10, '=')  # 输出：'==hello==='

2. 格式化字符串进行填充：

s = 'world'
f'{"hello":-<10}' + f'{s}'   # 输出：'hello-----world'
'{}{}'.format('hello', s).ljust(10, '-')  # 输出：'helloworld'

在Jupyter Notebook中，可以直接在代码框中写入以上代码，并运行查看输出结果。如果需要多次使用某个填充方式，可以将其封装成函数，方便调用。

相关问题

jupyter notebook字符串转数值代码

可以使用 Python 内置的 float() 或者 int() 函数将字符串转换成数值类型：

str_num = "123.45"
float_num = float(str_num)
int_num = int(float_num)
print(float_num, int_num)  # 输出 123.45 123

jupyter如何对字符串量化

在 Jupyter 中，对字符串进行量化可以使用多种方法。下面是两种常用的方法：

1. 使用sklearn中的CountVectorizer对字符串进行量化。CountVectorizer可以将一个字符串列表转换为一个稀疏矩阵，其中每个元素表示该字符串在文本中出现的次数。例如：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

text = ['I love Jupyter notebooks', 'Jupyter is a great tool for data analysis']
vectorizer = CountVectorizer()
vectorizer.fit(text)
X = vectorizer.transform(text)

这将创建一个稀疏矩阵X，其中每个行表示一个字符串，每个列表示一个单词，在该文本中出现的次数。

2. 使用nltk中的ngrams函数将字符串转换为ngrams列表，然后使用CountVectorizer将ngrams列表转换为稀疏矩阵。例如：

from nltk import ngrams
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

text = 'I love Jupyter notebooks. Jupyter is a great tool for data analysis.'
n = 3
ngram_list = [' '.join(gram) for gram in ngrams(text.split(), n)]
vectorizer = CountVectorizer()
vectorizer.fit(ngram_list)
X = vectorizer.transform(ngram_list)

这将创建一个稀疏矩阵X，其中每个行表示一个ngram，在该文本中出现的次数。