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python的小写r函数 python 小写( 三 )

IT技术方法


分割：split
还可以调用正则表达式实现字符串的特定分割，相当于.split()方法的一个加强版，实现特定模式的分割，返回一个切割后的结果列表
import retext = 'today is a re test, what do you mind?'print(re.split(',', text)) #['today is a re test', ' what do you mind?']04 总结
python中的re模块提供了正则表达式的常用方法，每种方法都包括类方法调用(如re.match)或模式串的实例调用(pattern.match)2种形式
常用的匹配函数：match/fullmatch
常用的搜索函数：search/findall/finditer
常用的替换函数：sub/subn
常用的切割函数：split
还有其他很多方法，但不是很常用，具体可参考官方文档
另外，python还有第三方正则表达式库regex可供选择
到此这篇关于一文秒懂python正则表达式常用函数的文章就介绍到这了，希望大家以后多多支持python的小写r函数！
python中r'什么意思Python与R的区别和联系
1、区别
Python与R的区别是显而易见的python的小写r函数，因为R是针对统计的，python是给程序员设计的 。2012年R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位 。
Python与R相比速度要快 。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析 ， 因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果 。所以有人说python的小写r函数：Python=R+SQL/Hive，并不是没有道理的 。
Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性，很多书里也都会提到这一点，一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效(Python的数据挖掘包Orange canve 中的决策树分析50万用户10秒出结果，用R几个小时也出不来，8G内存全部占满) 。但是，凡事都不绝对，如果R矢量化编程做得好的话（有点小难度），会使R的速度和程序的长度都有显著性提升 。
R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用 ， 特别是在时间序列分析方面 ， 无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用 。相比之下，Python之前在这方面贫乏不少 。但是，现在Python有python的小写r函数了pandas 。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法 。因此，可以高效处理非常大的时间序列，轻松地进行切片/切块、聚合、对定期/不定期的时间序列进行重采样等 。近年来，由于Python有不断改良的库（主要是pandas） ， 使其成为数据处理任务的一大替代方案 。
2、联系
通过R和Python只共享文件，Python把源数据处理干净 ， 生成格式化的文件放在预定的目录下，做个定时器让R去读文件 ， 最终输出统计结果和图表 。
让Python直接调用R的函数，R是开源项目，有rpy2之类的模块，可以实现使用python读取R的对象、调用R的方法以及Python与R数据结构转换等 。
python函数有哪些1、print()函数：打印字符串;
2、raw_input()函数：从用户键盘捕获字符;
3、len()函数：计算字符长度;
4、format()函数：实现格式化输出;
5、type()函数：查询对象的类型;
6、int()函数、float()函数、str()函数等：类型的转化函数;
7、id()函数：获取对象的内存地址;
8、help()函数：Python的帮助函数;
9、s.islower()函数：判断字符小写;
10、s.sppace()函数：判断是否为空格;
11、str.replace()函数：替换字符;
12、import()函数：引进库;
13、math.sin()函数：sin()函数;
14、math.pow()函数：计算次方函数;
15、os.getcwd()函数：获取当前工作目录;
16、listdir()函数：显示当前目录下的文件;

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