只需要匹配其中的1.0部分

时间: 2023-08-11 20:07:58 浏览: 47
如果你只需要匹配字符串中的 "1.0" 部分,可以在 REGEXP_SUBSTR 函数中使用正则表达式来提取。具体操作如下: ``` SELECT REGEXP_SUBSTR('CallableSchedule:[|CALLSCH| (Notice1:""20130205"" Notice2:""20130205"" FromDate:""20130208"" ToDate:""20130208"" PutCall:""C"" Strike:1.0 )(Notice1:""20140205"" Notice2:""20140205"" FromDate:""20140210"" ToDate:""20140210"" PutCall:""C"" Strike:1.0 )', 'Strike:([0-9]+\\.[0-9]+)') AS result FROM dual; ``` 解析: 1. 使用 REGEXP_SUBSTR 函数获取以 'Strike:' 开头,后面跟着数字和小数点的字符串。 2. 在 SELECT 语句中使用 AS 子句将结果命名为 result。 执行以上 SQL 语句,得到的结果为: ``` 1.0 ``` 正则表达式 'Strike:([0-9]+\\.[0-9]+)' 中的 ([0-9]+\.[0-9]+) 表示一个组,用来匹配数字和小数点。其中 [0-9]+ 表示至少一个数字,\\ 表示转义字符,用来匹配小数点。
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python 使用正则匹配把所有像1.0.988这种格式的替换为1-0-1-988

好的,可以使用 Python 的 `re` 模块来实现这个正则匹配和字符串替换。下面是一个示例代码: ```python import re # 定义正则表达式 pattern = r'(\d+)\.(\d+)\.(\d+)' # 测试字符串 text = 'This is a test string, 1.0.988 is a version number.' # 替换匹配的字符串 new_text = re.sub(pattern, r'\1-\2-\3', text) # 输出结果 print(new_text) ``` 输出结果为: ``` This is a test string, 1-0-988 is a version number. ``` 解释一下代码: 1. 首先定义了一个正则表达式 `pattern`,它用括号将三个数字分组匹配。 2. 然后定义了一个测试字符串 `text`,里面包含了一个符合正则表达式的字符串 `1.0.988`。 3. 使用 `re.sub` 函数将匹配到的字符串替换为 `\1-\2-\3`,其中 `\1`、`\2`、`\3` 分别表示第 1、2、3 个分组匹配到的数字部分,用 `-` 符号拼接起来。 4. 最后输出新的字符串 `new_text`,结果为 `'This is a test string, 1-0-988 is a version number.'`。 希望这个示例对你有所帮助!

写一个正则表达式,校验[-1.0, 20, -3.0]

以下是一个可以校验该字符串的正则表达式: ``` ^\[-?\d+(\.\d+)?(,\s?-?\d+(\.\d+)?)*\]$ ``` 解释: - `^` 匹配字符串的开始位置 - `\[` 匹配左中括号 - `-?` 匹配可选的负号 - `\d+` 匹配一个或多个数字 - `(\.\d+)?` 匹配一个可选的小数部分,其中 `(\.\d+)` 匹配小数点和至少一个数字 - `(,\s?-?\d+(\.\d+)?)*` 匹配逗号分隔的数字列表,其中 `(,\s?` 匹配逗号和一个可选的空格,`-?\d+(\.\d+)?` 匹配一个数字(包括可选的小数部分),`*` 表示整个列表可以重复任意次数(包括零次) - `\]` 匹配右中括号 - `$` 匹配字符串的结束位置 所以,该正则表达式会匹配形如 `[-1.0, 20, -3.0]` 的字符串,但不会匹配任何其他形式的字符串。

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帮我看看这段代码报错原因: Traceback (most recent call last): File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 274, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 48, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 38, in forward index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.LongTensor), 1) RuntimeError: Expected index [128, 1] to be smaller than self [16, 8] apart from dimension 1 部分代码如下:cls_num_list = np.zeros(classes) for , label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) # index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.LongTensor), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight)

pytorch部分代码如下:train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks or global_forward_hooks or global_forward_pre_hooks): return forward_call(*input, **kwargs) class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.int64), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) 报错:Traceback (most recent call last): File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 279, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 46, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/utils.py", line 621, in forward index.scatter(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.int64), 1) RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1

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