awk 用法

awk基本用法、awk应用案例及综合脚本 如果要输出到屏幕可以使用命令awk '{a[$1]++}END{print a["abc"]}' shu.txt。按照awk逐行处理的工作特点使用awk '{a[$1]++}' shu.txt 走完每一行得到下列结果。准备一个文档,里面有6行,每行分别是abc、xyz、abc、opq、xyz、abc 然后。用法格式:BEGIN{ 任务1 }{ 任务2 }END{ 任务3 }BEGIN任务 执行1次,读取文档之前执行。END任务 执行1次,读取文档之后执行。 阅读详情

awk 用法:awk ' pattern {action} '  

变量名 含义 
ARGC 命令行变元个数 
ARGV 命令行变元数组 
FILENAME 当前输入文件名 
FNR 当前文件中的记录号 
FS 输入域分隔符,默认为一个空格 
RS 输入记录分隔符 
NF 当前记录里域个数 
NR 到目前为止记录数 
OFS 输出域分隔符 
ORS 输出记录分隔符 

1、awk '/101/'               file 显示文件file中包含101的匹配行。 
   awk '/101/,/105/'         file 
   awk '$1 == 5'             file 
   awk '$1 == "CT"'          file 注意必须带双引号 
   awk '$1 * $2 >100 '       file  
   awk '$2 >5 && $2<=15'     file 
2、awk '{print NR,NF,$1,$NF,}' file 显示文件file的当前记录号、域数和每一行的第一个和最后一个域。 
   awk '/101/ {print $1,$2 + 10}' file 显示文件file的匹配行的第一、二个域加10。 
   awk '/101/ {print $1$2}'  file 
   awk '/101/ {print $1 $2}' file 显示文件file的匹配行的第一、二个域,但显示时域中间没有分隔符。 
3、df | awk '$4>1000000 '         通过管道符获得输入,如:显示第4个域满足条件的行。 
4、awk -F "|" '{print $1}'   file 按照新的分隔符“|”进行操作。 
   awk  'BEGIN { FS="[: /t|]" } 
   {print $1,$2,$3}'       file 通过设置输入分隔符(FS="[: /t|]")修改输入分隔符。 

   Sep="|" 
   awk -F $Sep '{print $1}'  file 按照环境变量Sep的值做为分隔符。    
   awk -F '[ :/t|]' '{print $1}' file 按照正则表达式的值做为分隔符,这里代表空格、:、TAB、|同时做为分隔符。
   awk -F '[][]'    '{print $1}' file 按照正则表达式的值做为分隔符,这里代表[、] 
5、awk -f awkfile       file 通过文件awkfile的内容依次进行控制。 
   cat awkfile 
/101/{print "/047 Hello! /047"} --遇到匹配行以后打印 ' Hello! './047代表单引号。 
{print $1,$2}                   --因为没有模式控制,打印每一行的前两个域。 
6、awk '$1 ~ /101/ {print $1}' file 显示文件中第一个域匹配101的行(记录)。 
7、awk   'BEGIN { OFS="%"} 
   {print $1,$2}'           file 通过设置输出分隔符(OFS="%")修改输出格式。 
8、awk   'BEGIN { max=100 ;print "max=" max}             BEGIN 表示在处理任意行之前进行的操作。 
   {max=($1 >max ?$1:max); print $1,"Now max is "max}' file 取得文件第一个域的最大值。 
   (表达式1?表达式2:表达式3 相当于: 
   if (表达式1) 
       表达式2 
   else 
       表达式3 
   awk '{print ($1>4 ? "high "$1: "low "$1)}' file  
9、awk '$1 * $2 >100 {print $1}' file 显示文件中第一个域匹配101的行(记录)。 
10、awk '{$1 == 'Chi' {$3 = 'China'; print}' file 找到匹配行后先将第3个域替换后再显示该行(记录)。 
    awk '{$7 %= 3; print $7}'  file 将第7域被3除,并将余数赋给第7域再打印。 
11、awk '/tom/ {wage=$2+$3; printf wage}' file 找到匹配行后为变量wage赋值并打印该变量。 
12、awk '/tom/ {count++;}  
         END {print "tom was found "count" times"}' file END表示在所有输入行处理完后进行处理。 
13、awk 'gsub(//$/,"");gsub(/,/,""); cost+=$4; 
         END {print "The total is $" cost>"filename"}'    file gsub函数用空串替换$和,再将结果输出到filename中。 
    1 2 3 $1,200.00 
    1 2 3 $2,300.00 
    1 2 3 $4,000.00 

    awk '{gsub(//$/,"");gsub(/,/,""); 
    if ($4>1000&&$4<2000) c1+=$4; 
    else if ($4>2000&&$4<3000) c2+=$4; 
    else if ($4>3000&&$4<4000) c3+=$4; 
    else c4+=$4; } 
    END {printf  "c1=[%d];c2=[%d];c3=[%d];c4=[%d]/n",c1,c2,c3,c4}"' file 
    通过if和else if完成条件语句 

    awk '{gsub(//$/,"");gsub(/,/,""); 
    if ($4>3000&&$4<4000) exit; 
    else c4+=$4; } 
    END {printf  "c1=[%d];c2=[%d];c3=[%d];c4=[%d]/n",c1,c2,c3,c4}"' file 
    通过exit在某条件时退出,但是仍执行END操作。 
    awk '{gsub(//$/,"");gsub(/,/,""); 
    if ($4>3000) next; 
    else c4+=$4; } 
    END {printf  "c4=[%d]/n",c4}"' file 
    通过next在某条件时跳过该行,对下一行执行操作。 


14、awk '{ print FILENAME,$0 }' file1 file2 file3>fileall 把file1、file2、file3的文件内容全部写到fileall中,格式为 
    打印文件并前置文件名。 
15、awk ' $1!=previous { close(previous); previous=$1 }    
    {print substr($0,index($0," ") +1)>$1}' fileall 把合并后的文件重新分拆为3个文件。并与原文件一致。 
16、awk 'BEGIN {"date"|getline d; print d}'         通过管道把date的执行结果送给getline,并赋给变量d,然后打印。  
17、awk 'BEGIN {system("echo /"Input your name://c/""); getline d;print "/nYour name is",d,"/b!/n"}'
    通过getline命令交互输入name,并显示出来。 
    awk 'BEGIN {FS=":"; while(getline< "/etc/passwd" >0) { if($1~"050[0-9]_") print $1}}' 
    打印/etc/passwd文件中用户名包含050x_的用户名。 

18、awk '{ i=1;while(i<NF) {print NF,$i;i++}}' file 通过while语句实现循环。 
    awk '{ for(i=1;i<NF;i++) {print NF,$i}}'   file 通过for语句实现循环。     
    type file|awk -F "/" ' 
    { for(i=1;i<NF;i++) 
    { if(i==NF-1) { printf "%s",$i } 
    else { printf "%s/",$i } }}'               显示一个文件的全路径。 
    用for和if显示日期 
    awk  'BEGIN { 
for(j=1;j<=12;j++) 
{ flag=0; 
  printf "/n%d月份/n",j; 
        for(i=1;i<=31;i++) 
        { 
        if (j==2&&i>28) flag=1; 
        if ((j==4||j==6||j==9||j==11)&&i>30) flag=1; 
        if (flag==0) {printf "%02d%02d ",j,i} 
        } 
} 
}' 
19、在awk中调用系统变量必须用单引号,如果是双引号,则表示字符串 
Flag=abcd 
awk '{print '$Flag'}'   结果为abcd 
awk '{print  "$Flag"}'   结果为$Flag

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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")

awk用法详解

awk是一个非常强大的工具,其核心是“模式-动作”对。掌握了基本结构、内置变量和函数后,你可以用它高效地完成各种文本处理、数据提取和报告生成任务。对于更复杂的逻辑,可以编写在BEGIN和END块中。awk 'BEGIN { /* 初始化 */ } /pattern/ { /* 处理每一行 */ } END { /* 收尾工作 */ }' input.txt。

gdr12的专栏 948

awk用法

&“表示"与”、“||表示"或”、"!还可以进行简单的数学运算,如+、一、*、/、%、^分别表示加、减、乘、除、取余和乘方。逐行读取文本,默认以空格或tab键为分隔符进行分隔,将分隔所得的各个字段保存到内建变量中,并按模式或者条件执行编辑命令。awk信息的读入也是逐行读取的,执行结果可以通过print的功能将字段数据打印显示。当读到第一行时,匹配条件,然后执行指定动作,再接着读取第二行数据处理,不会默认输出。其他内置变量的用法FS(输入)、OFS、NR、FNR、RS、ORS。AWK 工作通过三个步骤。

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Linux-awk用法

学习awk的记录

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awk基本用法

awk基本用法

桀桀桀桀桀 159

AWK基本用法

1、AWK的基本用法:其中options代表参数,单引号中的内容代表要执行的命令,filename代表文件名 awk [options] '{[pattern] commands}' {filenames} 如:awk -F, '{print $1,$2}' log.txt 上面这段命令的含义是,打印文件log.txt的每一行的第一个和第二个字符串,每一行的每个字符串中间的分隔符为"'...

小微的博客 7391

Linux系统中Shell脚本之awk、sed用法

格式:说明: program通常是被放在单引号中,并可以由三种部分组成• BEGIN语句块• 模式匹配的通用语句块• END语句块常见选项:• -F “分隔符” 指明输入时用到的字段分隔符,默认的分隔符是若干个连续空白符• -v var=value 变量赋值..}• pattern:决定动作语句何时触发及触发事件,比如:BEGIN,END,正则表达式等• action statements:对数据进行处理,放在{}内指明,常见:print, printf。

yinglongdiwan的博客 1363

Linux中awk用法

Linux中awk的用法 1.awk的作用 AWK是一个优良的文本处理工具,Linux及Unix环境中现有的功能最强大的数据处理引擎之一。这种编程及数据操作语言(其名称得自于它的创始人阿尔佛雷德·艾侯、彼得·温伯格和布莱恩·柯林汉姓氏的首个字母)的最大功能取决于一个人所拥有的知识。awk经过改进生成的新的版本nawk,gawk,现在默认linux系统下日常使用的是gawk,用命令可以查看正在应用的...

lucky_ykcul的博客 1529

awk用法大全

awk命令AWK是一种处理文本文件的语言,是一个强大的文本分析工具。之所以叫AWK是因为其取了三位创始人 Alfred Aho,Peter Weinberger, 和 Brian Kernighan 的Family Name的首字符。语法awk [选项参数] 'script' var=value file(s) 或 awk [选项参数] -f scriptfile var=value file(s...

Yi_cui_1207的博客 687

shell awk 用法

而AWK比sed提供了更丰富的文本处理功能,不需要标明增删改也可输出满足需求的信息,除此之外还可以添加额外可执行的命令等,接下来我们详细介绍一下。AWK是从文件中逐行读入(即文件的第一行到最后一行),查找匹配条件的目标文本行,如果模式匹配成功,则使用默认分隔符将一行内容分隔成各个部分并保存到内建变量中,然后按制定的指令执行命令。2)通过使用-F指定的分隔符将读入的一行文本内容分解成字段,每个字段存储到已编号的变量中,从$1至$n。print "--------处理第"NR"行--------";

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ShowMan
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