】输入一个包含了含有重复的人名的字符串,输出中字符串共有多少个人名。 此题可以利用splt网数,不了解此國数的功能清先百度 示例: 输入:张三丰 王语嫣 阿紫 谢逊 杨过 王语嫣 王语嫣 谢逊 输出:5

时间: 2023-12-06 20:45:36 浏览: 52
可以利用 Python 中的 set() 函数来去除重复元素,然后统计元素个数即可。具体实现如下: ```python s = "张三丰 王语嫣 阿紫 谢逊 杨过 王语嫣 王语嫣 谢逊" names = set(s.split()) count = len(names) print(count) ``` 输出结果为: ``` 5 ```
相关问题

js string.splt(',')失效

当我们使用JavaScript中的`split()`方法将一个字符串按照给定的分隔符分割成一个数组时,有时候可能会出现该方法失效的情况。 首先,我们需要检查代码中是否正确使用了`split()`方法。确保传入的参数是一个字符串,并且它是一个合法的分隔符。在这种情况下,我们提到的分隔符是逗号。所以`split(',')`应该正常工作。如果无论怎样调用`split()`方法都无效,可能是由于其他因素引起的。 其中一个可能性是传入的字符串不包含要分割的内容。如果字符串中没有逗号,那么使用`split(',')`将返回一个包含整个字符串的数组。要解决这个问题,我们可以先在控制台打印出要处理的字符串,确保它包含我们期望的分隔符。 另一个可能性是字符串中的逗号被其他字符包围或被空格包围。在这种情况下,`split(',')`方法将无法正确分割字符串。一个解决办法是使用`trim()`方法移除字符串两侧的空格,然后再调用`split(',')`方法。 最后,我们还需要检查是否在调用`split()`方法之前正确的定义了字符串。如果字符串未被正确定义,那么`split()`方法将无效。确保在调用`split()`方法之前正确的定义和赋值字符串变量。 总结来说,如果`split(',')`方法在JavaScript中失效,我们需要检查以下几个方面:确保字符串中包含逗号,排除其他字符或空格的干扰,正确定义和赋值字符串变量。通过解决这些问题,`split(',')`方法应该能够正常工作。

wsj_path = os.path.join(wsj_root, datalen_dir, splt) scaling_path = os.path.join(wsj_path, SCALING_MAT)

这两行代码使用了 Python 中的 os.path.join() 函数,用于将多个路径组合成一个完整的路径。其中,wsj_root 是一个根目录,表示数据集存放的根目录;datalen_dir 是一个字符串,表示数据集中使用的数据长度('max' 或者 'min');splt 是一个字符串,表示当前处理的数据集分割(如 'train'、'dev' 或者 'test')。这三个参数拼接起来,就构成了数据集中某个分割下的完整路径。 接下来,代码使用 os.path.join() 函数再次将 wsj_path 和 SCALING_MAT 这两个字符串路径拼接起来,得到了数据集中混合信号缩放系数的 mat 文件的完整路径。通过这两行代码,代码获取了数据集中混合信号缩放系数的 mat 文件的完整路径。

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参考以下两段代码代码:第一段:# Lab5: Cross-Validation and the Bootstrap # The Validation Set Approach install.packages("ISLR") library(ISLR) set.seed(1) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto,subset=train) attach(Auto) mean((mpg-predict(lm.fit,Auto))[-train]^2) lm.fit2=lm(mpg~poly(horsepower,2),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit2,Auto))[-train]^2) lm.fit3=lm(mpg~poly(horsepower,3),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit3,Auto))[-train]^2) set.seed(2) train=sample(392,196) lm.fit=lm(mpg~horsepower,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit,Auto))[-train]^2) lm.fit2=lm(mpg~poly(horsepower,2),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit2,Auto))[-train]^2) lm.fit3=lm(mpg~poly(horsepower,3),data=Auto,subset=train) mean((mpg-predict(lm.fit3,Auto))[-train]^2) # Leave-One-Out Cross-Validation glm.fit=glm(mpg~horsepower,data=Auto) coef(glm.fit) lm.fit=lm(mpg~horsepower,data=Auto) coef(lm.fit) library(boot) glm.fit=glm(mpg~horsepower,data=Auto) cv.err=cv.glm(Auto,glm.fit) cv.err$delta cv.error=rep(0,5) for (i in 1:5){ glm.fit=glm(mpg~poly(horsepower,i),data=Auto) cv.error[i]=cv.glm(Auto,glm.fit)$delta[1] } cv.error第二段:library(caret) library(klaR) data(iris) splt=0.80 trainIndex <- createDataPartition(iris$Species,p=split,list=FALSE) data_train <- iris[ trainIndex,] data_test <- iris[-trainIndex,] model <- NaiveBayes(Species~.,data=data_train) x_test <- data_test[,1:4] y_test <- data_test[,5] predictions <- predict(model,x_test) confusionMatrix(predictions$class,y_test)。写出R代码完成以下任务:①建立50×30的随机数据和30个变量;②生成三组不同系数的①线性模型;③(线性回归中)分别计算这三组的CV值;④(岭回归中)分别画出这三组的两张图,两张图均以lambd为横坐标,一张图以CV error为纵坐标,一张图以Prediction error为纵坐标,两张图同分开在Plots位置,而且三组一组画完,再画另一组

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