我有以下Java代码:Patternpat=Pattern.compile("(?为什么mat.find()返回true？我使用了负向后视，example前面是function。它不应该被丢弃吗？ 最佳答案 查看匹配的内容:publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Patternpat=Pattern.compile("(?输出:functionxample所以它首先找到function，它前面没有“function”。然后它找到xample，它前面是functione，因此
我正在尝试检查紧跟在其后的小写字母的大写字母。诀窍是它前面会有一堆垃圾大写字母和数字。例如:AASKH317298DIUANFProgrammingisfun如您所见，在我们确实需要的短语Programmingisfun之前有一堆我们不需要的东西。我正在尝试使用正则表达式来执行此操作，方法是获取每个字符串，然后用''替换它，因为不必保留原始字符串。re.sub(r'^[A-Z0-9]*','',string)此代码的问题在于它给我们留下了rogrammingisfun，因为P是大写字母。我将如何检查以确保如果下一个字母是小写字母，那么我应该保持大写字母不变。(编程中的P)
我几乎在thisthread中找到了这个问题的答案(样本偏差的答案)；但是我需要将短语拆分为单词、数字、标点符号和空格/制表符。我还需要它来保留每件事情发生的顺序(该线程中的代码已经这样做了)。所以，我发现的是这样的:fromnltk.tokenizeimport*txt="Todayit's07.May2011.Or2.999."regexp_tokenize(txt,pattern=r'\w+([.,]\w+)*|\S+')['Today','it',"'s",'07.May','2011','.','Or','2.999','.']但这是我需要产生的那种列表:['Today','
我认为函数TfidfVectorizer没有正确计算IDF因子。例如，从tf-idffeatureweightsusingsklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer复制代码:fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizercorpus=["Thisisverystrange","Thisisverynice"]vectorizer=TfidfVectorizer(use_idf=True,#utilizaoidfcomopeso,fazendotf*idfnorm=Non
我在我的python程序的SPARQL查询中使用这一行:FILTERregex(?name,"%s","i")(其中%s是用户输入的搜索文本)如果?name或?featurename包含%s，我希望它匹配，但我似乎找不到任何文档或使用regex()的教程。我尝试了一些看似合理的事情:FILTERregex((?name|?featurename),"%s","i")FILTERregex((?name||?featurename),"%s","i")FILTERregex((?nameOR?featurename),"%s","i")FILTERregex((?name,?featur
好吧，我有一个问题，根据我在这里找到的内容，我觉得我已经回答了好几次。然而，作为一个新手，我真的不能理解如何执行一个真正基本的操作。事情是这样的:我有一个.xls，当我使用xlrd获取一个值时，我只是在使用sh.cell(0,0)(假设sh是我的工作表)；如果单元格中的内容是字符串，我会得到类似text:u'MyName'的内容，我只想保留字符串'MyName';如果单元格中的内容是数字，我会得到类似于number:201.0的内容，我只想保留整数201。如果有人能告诉我我应该如何只提取我想要的格式的值，谢谢。 最佳答案 sh.ce
compact()和extract()是PHP中的函数，我觉得非常方便。compact()获取符号表中的名称列表，并创建一个仅包含它们的值的哈希表。提取物则相反。例如，$foo='what';$bar='ever';$a=compact('foo','bar');$a['foo']#what$a['baz']='another'extract(a)$baz#another有没有办法在Python中做同样的事情？我环顾四周，最接近的是thisthread，似乎对此皱眉。我知道locals()、globals()和vars()，但我怎样才能轻松地选择它们值的一个子集？Python是否有更好
我有一个自动编码器，它将图像作为输入并生成新图像作为输出。输入图像(1x1024x1024x3)在被馈送到网络之前被分成block(1024x32x32x3)。一旦我有了输出，还有一批大小为1024x32x32x3的补丁，我希望能够重建一个1024x1024x3的图像。我以为我只是通过简单的reshape就怀疑了这一点，但事实是这样的。首先，Tensorflow读取的图像:我用下面的代码修补了图像patch_size=[1,32,32,1]patches=tf.extract_image_patches([image],patch_size,patch_size,[1,1,1,1],'
我正在尝试解析来self的(德国)银行的交易信件。我想从下面的字符串中提取所有数字，这比我想象的要难。选项2几乎可以满足我的要求。我现在想修改它以捕获例如80也一样。我的第一个尝试是选项1，它只返回垃圾。为什么它会返回这么多空字符串？它应该总是至少有一个从第一个\d+开始的数字，不是吗？选项3有效(或至少按预期有效)，所以我以某种方式回答了我自己的问题。我想我主要是在思考为什么选项2不起作用。#-*-coding:utf-8-*-importremy_str="""DividendengutschriftfürinländischeWertpapiereDepotinhaber:MEE
我可以使用什么正则表达式来匹配“.#,#”。在一个字符串中。它可能存在也可能不存在于字符串中。具有预期输出的一些示例可能是:Test1.0,0.csv->('Test1','0,0','csv')(BasicExample)Test2.wma->('Test2','wma')(NoMatch)Test3.1100,456.jpg->('Test3','1100,456','jpg')(BasicwithLargeNumber)T.E.S.T.4.5,6.png->('T.E.S.T.4','5,6','png')(Doesn'tstripallperiods)Test5,7,8.sss
