[.Net码农]收集一些字符串的用法

本文介绍了C#中处理字符串的多种方法,包括去除空格、空行,转换数据类型,使用不同方式分割字符串,以及从TextBox中删除指定行的内容等实用技巧。

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替换字符

str="要清楚的字符串";

str=str.Replace(" ","");//先清除空格。
str=str.Replace("\r\n\r\n","\r\n");//再清除空行,原理:空行是连续的
//回车。但碰到连续两个空行只能清除一个,所以需要再来一次。
str=str.Replace("\r\n\r\n","\r\n");

如果要写简单一点就是:
str=str.Replace(" ","").Replace("\r\n\r\n","\r\n")Replace("\r\n\r\n","\r\n");

分割字符

string[] Name=item.Split(';');

判断是否可以转换为整型

string i = Console.ReadLine();
int a=0;
if (int.TryParse(i, out a) == false) //判断是否可以转换为整型
{
Console.WriteLine("False");
}
else
{
Console.WriteLine("Ture");
}
Console.ReadLine();

C# 使用\r\n分割内容的方法

1、直接分割
string[] method1 = text1.Split(new string[] { "\r\n" }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);

2、正则分割
Regex re = new Regex(@"\r\n");
string[] method2= re.Split(text2);

3、替换后分割,例如替换成@
text3=text3.Replace ("\r\n","@");
method3 = text3.Split('@');

Textbox/string怎样删除某一行

        private void DataGridMainText_add(string Text)
        {
            DataGridMainText.Text = Text + DataGridMainText.Text;
            //将textbox中的文本按换行符分割成数组
            string[] lines = DataGridMainText.Text.Split(new string[] { "\r\n" }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
            //把删除的行剔除, 重新组成新的字符串
            string tmpText = "";
            int ctrlLen = 10;
            for (int i = 0; i < lines.Length; i++)
            {
                ////假设删除第2行第3行
                //if (i == 1 || i == 2){ continue; }
                if (i > ctrlLen-1) { continue; }
                tmpText += lines[i] + (i == lines.Length - 1 ? "" : "\r\n"); //最后一行不添加换行符
                
            }
            DataGridMainText.Text = tmpText;
        }




















































内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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