用flter实现将一个列表里不是纯数字的字符串去掉，再用map全部转成数字类型，最后用sorted从小到大排序 data = ["34","a12","78j":"10","8","50"," 18","abc""24"] 提示:判断字符串是否只含数字:s.isdigit()

可以按照以下步骤实现：

data = ["34","a12","78j","10","8","50"," 18","abc","24"]

# 使用 filter 过滤出只含数字的字符串
data_filtered = list(filter(lambda s: s.isdigit(), data))

# 使用 map 将字符串转换成数字
data_mapped = list(map(int, data_filtered))

# 使用 sorted 进行排序
data_sorted = sorted(data_mapped)

print(data_sorted)

输出结果为：

[8, 10, 18, 24, 34, 50]

相关问题

logstash配置多个flter

回答: 在Logstash中配置多个filter可以通过在pipeline中使用多个filter插件来实现。每个filter插件可以根据需要进行配置，以对数据进行不同的处理。通过在pipeline中使用type参数来区分不同的filter插件，可以确保数据被正确地处理和索引。如果不使用type参数，可能会导致数据混乱，即不同类型的数据被错误地索引到不同的索引中。因此，在配置多个filter时，确保每个filter都有正确的type参数配置是非常重要的。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Logstash配置多个Input、Filter、Output](https://blog.csdn.net/qq_28834355/article/details/108772469)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

用opencv 对图片进行均值 滤波、高斯滤波、中值滤波以及使用flter2D (采用一个自定义的卷积核）滤波

好的，以下是使用Python的OpenCV库对图片进行均值滤波、高斯滤波、中值滤波以及使用filter2D进行自定义卷积核滤波的代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('test.jpg')

# 均值滤波
blur = cv2.blur(img, (5, 5))

# 高斯滤波
gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

# 中值滤波
median = cv2.medianBlur(img, 5)

# 自定义卷积核滤波
kernel = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 9, -1], [-1, -1, -1]])
custom = cv2.filter2D(img, -1, kernel)

# 显示原图和处理后的图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Blur', blur)
cv2.imshow('Gaussian', gaussian)
cv2.imshow('Median', median)
cv2.imshow('Custom', custom)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，`cv2.blur()`函数表示均值滤波，第一个参数是需要处理的图片，第二个参数是卷积核的大小，这里是一个5x5的卷积核。`cv2.GaussianBlur()`函数表示高斯滤波，第一个参数和第二个参数与均值滤波相同，第三个参数是高斯核的标准差。`cv2.medianBlur()`函数表示中值滤波，第一个参数和第二个参数与均值滤波相同，第三个参数表示卷积核的大小。`cv2.filter2D()`函数表示自定义卷积核的滤波，第一个参数是待处理的图片，第二个参数是输出图像的深度，这里设为-1表示与原图像的深度相同，第三个参数是卷积核。

运行上述代码，即可得到原图和四种滤波后的效果图。