cut命令详解

Linux(Centos 7.6)命令详解:cut 从每个文件中打印选定行的部分内容到标准输出(Print selected parts of lines from each FILE to standard output.) 阅读详情

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1 一两句话描述一下cut命令吧!

正如其名,cut的工作就是“剪”,具体的说就是在文件中负责剪切数据用的。
cut是以每一行为一个处理对象的,这种机制和sed是一样的。(关于sed的入门文章将在近期发布)

2 cut一般以什么为依据呢? 也就是说,我怎么告诉cut我想定位到的剪切内容呢?

cut命令主要是接受三个定位方法:
第一,字节(bytes),用选项-b
第二,字符(characters),用选项-c
第三,域(fields),用选项-f

3 以“字节”定位,给个最简单的例子?

举个例子吧,当你执行ps命令时,会输出类似如下的内容:
[rocrocket@rocrocket programming]$ who
rocrocket :0           2009-01-08 11:07
rocrocket pts/0        2009-01-08 11:23 (:0.0)
rocrocket pts/1        2009-01-08 14:15 (:0.0)

如果我们想提取每一行的第3个字节,就这样:
[rocrocket@rocrocket programming]$ who|cut -b 3
c
c
c

看明白了吧,-b后面可以设定要提取哪一个字节,其实-b和3之间没有空格也是可以的,但推荐有空格:)

4 如果“字节”定位中,我想提取第3,第4、第5和第8个字节,怎么办?
-b支持形如3-5的写法,而且多个定位之间用逗号隔开就成了。看看例子吧:
[rocrocket@rocrocket programming]$ who|cut -b 3-5,8
croe
croe
croe


但有一点要注意,cut命令如果使用了-b选项,那么执行此命令时,cut会先把-b后面所有的定位进行从小到大排序,然后再提取。可不能颠倒定位的顺序哦。这个例子就可以说明这个问题:

[rocrocket@rocrocket programming]$ who|cut -b 8,3-5
croe
croe
croe


5 还有哪些类似“3-5”这样的小技巧,列举一下吧!

[rocrocket@rocrocket programming]$ who
rocrocket :0           2009-01-08 11:07
rocrocket pts/0        2009-01-08 11:23 (:0.0)
rocrocket pts/1        2009-01-08 14:15 (:0.0)
[rocrocket@rocrocket programming]$ who|cut -b -3
roc
roc
roc
[rocrocket@rocrocket programming]$ who|cut -b 3-
crocket :0           2009-01-08 11:07
crocket pts/0        2009-01-08 11:23 (:0.0)
crocket pts/1        2009-01-08 14:15 (:0.0)

想必你也看到了,-3表示从第一个字节到第三个字节,而3-表示从第三个字节到行尾。如果你细心,你可以看到这两种情况下,都包括了第三个字节“c”。
如果我执行who|cut -b -3,3-,你觉得会如何呢?答案是输出整行,不会出现连续两个重叠的c的。看:
[rocrocket@rocrocket programming]$ who|cut -b -3,3-
rocrocket :0           2009-01-08 11:07
rocrocket pts/0        2009-01-08 11:23 (:0.0)
rocrocket pts/1        2009-01-08 14:15 (:0.0)


6 给个以字符为定位标志的最简单的例子吧!
下面例子你似曾相识,提取第3,第4,第5和第8个字符:
[rocrocket@rocrocket programming]$ who|cut -c 3-5,8
croe
croe
croe

不过,看着怎么和-b没有什么区别啊?莫非-b和-c作用一样? 其实不然,看似相同,只是因为这个例子举的不好,who输出的都是单字节字符,所以用-b和-c没有区别,如果你提取中文,区别就看出来了,来,看看中文提取的情况:
[rocrocket@rocrocket programming]$ cat cut_ch.txt
星期一
星期二
星期三
星期四
[rocrocket@rocrocket programming]$ cut -b 3 cut_ch.txt
?
?
?
?
[rocrocket@rocrocket programming]$ cut -c 3 cut_ch.txt
一
二
三
四

看到了吧,用-c则会以字符为单位,输出正常;而-b只会傻傻的以字节(8位二进制位)来计算,输出就是乱码。
既然提到了这个知识点,就再补充一句,如果你学有余力,就提高一下。
当遇到多字节字符时,可以使用-n选项,-n用于告诉cut不要将多字节字符拆开。例子如下:
[rocrocket@rocrocket programming]$ cat cut_ch.txt |cut -b 2
?
?
?
?
[rocrocket@rocrocket programming]$ cat cut_ch.txt |cut -nb 2
 
[rocrocket@rocrocket programming]$ cat cut_ch.txt |cut -nb 1,2,3
星
星
星
星


6 域是怎么回事呢?解释解释:)
为什么会有“域”的提取呢,因为刚才提到的-b和-c只能在固定格式的文档中提取信息,而对于非固定格式的信息则束手无策。这时候“域”就派上用场了。
(下面的讲解内容是在假设你对/etc/passwd文件的内容和组织形式比较了解的情况下进行的。)
如果你观察过/etc/passwd文件,你会发现,它并不像who的输出信息那样具有固定格式,而是比较零散的排放。但是,冒号在这个文件的每一行中都起到了非常重要的作用,冒号用来隔开每一个项。
我们很幸运,cut命令提供了这样的提取方式,具体的说就是设置“间隔符”,再设置“提取第几个域”,就OK了!
以/etc/passwd的前五行内容为例:
[rocrocket@rocrocket programming]$ cat /etc/passwd|head -n 5
root:x:0:0:root:/root:/bin/bash
bin:x:1:1:bin:/bin:/sbin/nologin
daemon:x:2:2:daemon:/sbin:/sbin/nologin
adm:x:3:4:adm:/var/adm:/sbin/nologin
lp:x:4:7:lp:/var/spool/lpd:/sbin/nologin
[rocrocket@rocrocket programming]$ cat /etc/passwd|head -n 5|cut -d : -f 1
root
bin
daemon
adm
lp

看到了吧,用-d来设置间隔符为冒号,然后用-f来设置我要取的是第一个域,再按回车,所有的用户名就都列出来了!呵呵 有成就感吧!
当然,在设定-f时,也可以使用例如3-5或者4-类似的格式:
[rocrocket@rocrocket programming]$ cat /etc/passwd|head -n 5|cut -d : -f 1,3-5
root:0:0:root
bin:1:1:bin
daemon:2:2:daemon
adm:3:4:adm
lp:4:7:lp
[rocrocket@rocrocket programming]$ cat /etc/passwd|head -n 5|cut -d : -f 1,3-5,7
root:0:0:root:/bin/bash
bin:1:1:bin:/sbin/nologin
daemon:2:2:daemon:/sbin/nologin
adm:3:4:adm:/sbin/nologin
lp:4:7:lp:/sbin/nologin
[rocrocket@rocrocket programming]$ cat /etc/passwd|head -n 5|cut -d : -f -2
root:x
bin:x
daemon:x
adm:x
lp:x


7 如果遇到空格和制表符时,怎么分辨呢?我觉得有点乱,怎么办?

有时候制表符确实很难辨认,有一个方法可以看出一段空格到底是由若干个空格组成的还是由一个制表符组成的。
[rocrocket@rocrocket programming]$ cat tab_space.txt
this is tab    finish.
this is several space      finish.
[rocrocket@rocrocket programming]$ sed -n l tab_space.txt
this is tab\tfinish.$
this is several space      finish.$

看到了吧,如果是制表符(TAB),那么会显示为\t符号,如果是空格,就会原样显示。
通过此方法即可以判断制表符和空格了。
注意,上面sed -n后面的字符是L的小写字母哦,不要看错。(字母l、数字1还有或运算|真是难分辨啊…,看来这三个比制表符还难分辨…)

8 我应该在cut -d中用什么符号来设定制表符或空格呢?
悄悄的告诉你,cut的-d选项的默认间隔符就是制表符,所以当你就是要使用制表符的时候,完全就可以省略-d选项,而直接用-f来取域就可以了!放心,相信我!
如果你设定一个空格为间隔符,那么就这样:
[rocrocket@rocrocket programming]$ cat tab_space.txt |cut -d ' ' -f 1
this
this

注意,两个单引号之间可确实要有一个空格哦,不能偷懒。
而且,你只能在-d后面设置一个空格,可不许设置多个空格,因为cut只允许间隔符是一个字符。
[rocrocket@rocrocket programming]$ cat tab_space.txt |cut -d '  ' -f 1
cut: the delimiter must be a single character
Try `cut --help' for more information.


9 我想将ps和cut命令配合使用时,怎么总是在最后两行出现重复现象?
这个问题的具体描述是如下这样的。
当cut和ps配合时:
[rocrocket@rocrocket programming]$ ps
  PID TTY          TIME CMD
 2977 pts/0    00:00:00 bash
 5032 pts/0    00:00:00 ps
[rocrocket@rocrocket programming]$ ps|cut -b3
P
9
0
0

看,最后的0重复了两次!!而且,我也试过ps ef或ps aux均有此问题。
而当ps和其他命令配合时,均无此问题,例如cut和who配合则正常:
[rocrocket@rocrocket programming]$ who
rocrocket :0           2009-01-08 11:07
rocrocket pts/0        2009-01-08 11:23 (:0.0)
rocrocket pts/1        2009-01-08 14:15 (:0.0)
[rocrocket@rocrocket programming]$ who|cut -b3
c
c
c

这个看似怪异的令我百思不得其解的问题,得到了sunway的解答,在此非常感谢他。。
其实这个问题是这样的,ps|cut会自身创建一个进程,所以当ps时也会提取出这个进程,然后通过管道输出到cut,所以cut截取后,就多出了一行,之所以会重复上一行内容,是由于我们恰巧取到了和上一行内容相同的字符而已。
你测试下执行ps和ps|cat就知道原因了!:)

10 cut有哪些缺陷和不足?

猜出来了吧?对,就是在处理多空格时。
如果文件里面的某些域是由若干个空格来间隔的,那么用cut就有点麻烦了,因为cut只擅长处理“以一个字符间隔”的文本内容
linux之‘cut -f1’命令详解 uname -r显示内核版本 -s显示系统名 $ uname -rs Linux 2.4.20-28.9.XFS1.3.1 sed 's/ //g'删去所有空格 $uname -rs|sed 's/ //g' Linux2.4.20-28.9.XFS1.3.1 cut -f1 -d'-' 以'-' 为分隔符,取第一个字段 $ uname -rs|sed 's/ //... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

linux cut 命令详解

零、前言 cut 的工作就是“剪”,具体的说就是在文件中负责剪切数据用的。 cut 命令从文件的每一行剪切字节、字符和字段并将这些字节、字符和字段输出。 一、基本语法 cut [选项参数] filename 说明:默认分隔符是制表符。 选项与参数: -d:分隔符,按照指定分隔符分割列。与 -f 一起使用 -f:依据 -d 的分隔字符将一段信息分割成为数段,用 -f 取出第几段的意思(列号,提取第几列) -c:以字符 (characters) 的单位取出固定字符区间 -b:以字节.

布袋和尚 3642

linux cut命令详解

一.简介: 打印出文件中选定的部分行的内容输出到标准输出 二.用法: cut [选项]… [文件]… 选项说明: -b, –bytes=LIST 以字节为单位取出固定字节区间 -c, –characters=LIST 以字符为单位取出固定字符区间 -d, –delimiter=DELIM 指定分隔符来代替默认的TAB分隔符 -f, –fields=LIST 依据 -d 指定的分隔符

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