js怎么将字符串转为数组?

JavaScript中的字符串转数组:从字符串到数组 在ES6及以后的版本中,JavaScript引入了扩展运算符(spread operator),它可以用于将可迭代对象(包括字符串)展开为多个元素,并创建一个新的数组。JavaScript中的字符串对象提供了一个名为split()的方法,它可以将字符串按照指定的分隔符拆分成一个数组。方法适用于将字符串转换为单个字符的数组,而扩展运算符则可以将字符串展开为包含每个字符的数组。然后,我们使用扩展运算符将字符串展开为多个字符,并创建了一个新的数组。方法,并传入逗号作为分隔符,将字符串拆分成一个数组。 阅读详情
AI摘要

本文详细介绍了JavaScript中字符串分割的四种方法:split()、ES6扩展运算符、Array.from()和Object.assign(),并提供了实例代码展示每种方法的用法,包括如何处理特殊分隔符和空字符串的情况。通过这些技巧,可以更灵活地操作和处理字符串。

目录

方法1:使用split()方法

1. 一般用法

2. 需要转义的分隔符

3. 是空字符串

方法2:使用“[...string]”语句;(ES6扩展运算符)

方法3:使用Array.from()方法

方法4:使用“Object.assign([], string)”语句


方法1:使用split()方法

split()方法用于将给定字符串拆分为字符串数组,该方法是使用参数中提供的指定分隔符将其分隔为子字符串。

str.split(separator, limit)

参数:

  • separator 可选。字符串或正则表达式,从该参数指定的地方分割 string Object。

1. 一般用法

用一般的字符,例如@或,等符号做分隔符

var str ="上海@上海市@闵行区@吴中路";
	var splitAdd = str.split("@");
	console.log(splitAdd) // ["上海", "上海市", "闵行区", "吴中路"]

2. 需要转义的分隔符

当使用* ^ : | . \等6个符号做分隔符时,上述6个符号转义字符,必须得加"\",即split(“\^”)等。

var str1 ="上海*上海市*闵行区*吴中路";
	var splitAdd1 = str1.split("\*"); 
	console.log(splitAdd1)  //["上海", "上海市", "闵行区", "吴中路"]

3. 是空字符串

var str ="上海上海市闵行吴中路";
	var splitAdd3 = str.split("");
	console.log(splitAdd3) // ["上", "海", "上", "海", "市", "闵", "行", "吴", "中", "路"]

方法2:使用“[...string]”语句;(ES6扩展运算符)

方法3:使用Array.from()方法

Array.from()方法是javascript中的一个内置函数,它从给定的数组创建一个新的数组实例。对于字符串,字符串的每个字母表都会转换为新数组实例的元素;对于整数值,新数组实例simple将获取给定数组的元素。

语法:

Array.from(str)

方法4:使用“Object.assign([], string)”语句

const string = 'uixdk';

// 1. 使用String.prototype.split()方法 
string.split('');

// 2. 使用ES6解构运算符
[...string]; 

// 3. 使用Array.form()
Array.from(string);

// 4. 使用Object.assign() 
Object.assign([], string);
 
//返回结果都是["u", "i", "x", "d", "k"]

JavaScript 字符串转数组:简单实现 本文介绍了 JavaScript 中将字符串转换为数组的几种常见方法,包括使用 split() 方法、Array.from() 方法、展开操作符(…希望本文对你有所帮助!在上面的示例中,我们首先使用 split() 方法将字符串 “Hello,World” 拆分为字符数组,然后使用 map() 方法将每个字符转换为大写字母,并将结果存储在数组 arr 中。在上面的示例中,我们将字符串 “Hello,World” 作为参数传递给 Array.from() 方法,该方法将字符串转换为包含每个字符的数组。 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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