python如何获提取到1 (0.070177 0.021733 -0.000318 0.000000 0.004420 0.000000 0.999990)括号里面的数据

您可以使用正则表达式模块re来提取这个字符串中括号内的数据。以下是一个示例代码：

import re

text = '1 (0.070177 0.021733 -0.000318 0.000000 0.004420 0.000000 0.999990)'
pattern = re.compile(r'\((.*?)\)')  # 匹配括号内的任何字符，非贪心模式
result = pattern.search(text)
if result:
    data = result.group(1)  # 获取匹配到的结果
    numbers = [float(n) for n in data.split()]  # 将字符串中的数字转为浮点数
    print(numbers)

输出结果为：

[0.070177, 0.021733, -0.000318, 0.0, 0.00442, 0.0, 0.99999]

在这个例子中，我们使用正则表达式模块re来匹配括号内的任何字符（非贪心匹配），然后使用`search()`方法在字符串中查找匹配的结果。最后，我们将字符串中的数字转换为浮点数列表。

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怎么用python提取-0.559597107446094+2.79798553723047j的实部和虚部

你可以使用Python中的复数类型来提取实部和虚部。例如，对于给定的复数-0.559597107446094+2.79798553723047j，可以使用以下代码提取实部和虚部：

c = -0.559597107446094+2.79798553723047j
real_part = c.real   # 提取实部
imag_part = c.imag   # 提取虚部
print(real_part)     # 输出实部
print(imag_part)     # 输出虚部

运行以上代码，会输出:

-0.559597107446094
2.79798553723047

这样，你就成功地提取了复数的实部和虚部。

训练集的loss-0.005绘制loss曲线python代码

下面是绘制loss曲线的Python代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 训练集的loss数据
train_loss = [0.01, 0.008, 0.006, 0.005, 0.004, 0.003, 0.002, 0.001, 0.001, 0.001]

# 绘制loss曲线
plt.plot(train_loss)

# 设置x轴和y轴的标签
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')

# 显示图像
plt.show()

你可以将`train_loss`替换成你自己的训练集的loss数据，然后运行这段代码就可以绘制loss曲线了。如果你需要保存loss曲线为图片，可以在`plt.show()`之前添加以下代码：

# 保存图片
plt.savefig('loss.png')

这样就可以将loss曲线保存为名为`loss.png`的图片。