strip()函数详细说明及使用方法

Python字符串函数strip()原理及用法 2、strip() 带有参数的时候,这个参数可以理解一个要删除的字符的列表,是否会删除的前提是从字符串最开头和最结尾是不是包含要删除的字符,如果有就会继续处理,没有的话是不会删除中间的字符的。1、strip() 处理的时候,如果不带参数,默认是清除两边的空白符,例如:/n, /r, /t, ' ')。3、注意删除多个字符时:只要头尾有对应其中的某个字符即删除,不考虑顺序,直到遇到第一个不包含在其中的字符为止。从结果上看,可以注意到中间部分的字符并未删除,只要头尾包含有指定字符序列中的字符就删除。 阅读详情
AI摘要

本文详细介绍了Python字符串strip()函数的作用、参数、使用方法及示例,展示了如何去除字符串的前导和尾随空白字符,以及可选地指定特定字符进行去除。,

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strip()函数是Python字符串方法之一,用于处理字符串的前导和尾随空白字符。它返回一个新字符串,该字符串是原始字符串去除前导和尾随空格(包括空格、制表符、换行符等)后的结果。

详细说明

def strip(self, chars=None, /):
    """
    返回一个去除前导和尾随字符的字符串副本。

    :param chars: (可选)指定要去除的字符集合(字符串)。默认为None,表示去除所有空白字符。
    :return: 返回去除前导和尾随字符后的字符串副本。
    """
  • self:表示要操作的字符串对象。
  • chars:是一个可选参数,用于指定要去除的字符集合。如果未提供此参数,默认会去除所有空白字符。

示例用法

# 基本用法 - 去除前导和尾随空格
text = "  Hello, World!  "
result = text.strip()
print(result)  # 输出: "Hello, World!"

# 指定要去除的字符集合
text = ">>>Python<<<"
result = text.strip('><')  # 去除前导和尾随的">"和"<"
print(result)  # 输出: "Python"

术语/函数解释

  • strip():字符串方法,用于去除前导和尾随空白字符。
  • self:要操作的字符串对象。
  • chars:可选参数,指定要去除的字符集合(字符串)。默认为None,表示去除所有空白字符。
  • 字符集合:一组字符,可以指定要去除的字符。在示例中,">“和”<"被指定为要去除的字符集合。
  • 返回值:strip()函数返回一个去除前导和尾随字符后的字符串副本。

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Python字符串处理函数strip()详解 其中,strip()函数是一种常用的字符串处理函数,用于去除字符串开头和结尾的指定字符(默认为空格)。另外,strip()函数还有两个相关的函数:lstrip()和rstrip()。lstrip()函数用于移除字符串开头的指定字符,rstrip()函数用于移除字符串结尾的指定字符。需要注意的是,strip()函数并不会修改原始字符串,而是返回一个新的处理后的字符串。综上所述,strip()函数是一个简单而实用的字符串处理函数,用于移除字符串开头和结尾的指定字符。示例2:移除字符串开头和结尾的指定字符。 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; 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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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