Hack 12. Change the Case

本文介绍了如何在文件中执行字符大小写转换,包括将所有字母转换为大写或小写,以及删除特定字符和重复字符。通过使用tr命令,可以高效地处理文本文件中的字符转换任务。
1. 把一个文件中的字母全部format成大写:
tr a-z A-Z
实例:
[clu@portal.ny1 helloworld]$ cat employee.txt
100 Jason Smith
200 John Doe
300 Sanjay Gupta
400 Ashok Sharma
[clu@portal.ny1 helloworld]$
[clu@portal.ny1 helloworld]$ tr a-z A-Z < employee.txt
100 JASON SMITH
200 JOHN DOE
300 SANJAY GUPTA
400 ASHOK SHARMA


2. 相反把文件中的字母format成小写,只要把a-z,A_Z 调换一个顺序就可以了。
实例:
[clu@portal.ny1 helloworld]$ cat department.txt
100 FINANCE
200 MARKETING
300 PRODUCT DEVELOPMENT
400 SALES
[clu@portal.ny1 helloworld]$ tr A-Z a-z < department.txt
100 finance
200 marketing
300 product development
400 sales



tr用来从标准输入中通过替换或删除操作进行字符转换。tr主要用于删除文件中控制字符或进行字符转换。使用tr时要转换两个字符串:字符串1用于查询,字符串2用于处理各种转换。tr刚执行时,字符串1中的字符被映射到字符串2中的字符,然后转换操作开始。
带有最常用选项的tr命令格式为:
tr -c -d -s ["string1_to_translate_from"] ["string2_to_translate_to"] < input-file
这里:
-c 用字符串1中字符集的补集替换此字符集,要求字符集为ASCII。
-d 删除字符串1中所有输入字符。
-s 删除所有重复出现字符序列,只保留第一个;即将重复出现字符串压缩为一个字符串。
input-file是转换文件名。虽然可以使用其他格式输入,但这种格式最常用.

jack@Ubuntu:~/demo$ cat employee.txt | tr "abc" "xyz"
Jxzk Lu
Kewell Xinyz
Guoqi Zhxng
Tippy Rxo
Jerry Li

把empoyee.txt文件中所有的a替换为x,b替换为y,c替换为z,如果替换的字符串没有能一一对应,就用最后字符来替换。即如果是tr “abc” “xy”,那么c也替换为y。

删除文件中出现的删除文件file中出现的"abc"字符

jack@Ubuntu:~/demo$ cat employee.txt  | tr -d "abc" 
Jk Lu
Kewell Xin
Guoqi Zhng
Tippy Ro
Jerry Li


删除“连续着的”重复字母,只保留第一个

jack@Ubuntu:~/demo$ cat luch.txt 
hello world

abbccdddeffgghhiijjkkllmmnn
nihao
jack@Ubuntu:~/demo$ cat luch.txt | tr -s [a-zA-Z]
helo world

abcdefghijklmn
nihao



将文件每行所有不包含在[a-z]或[A-Z](所有希腊字母)的字符串放在字符串1中并转换为一新行
jack@Ubuntu:~/demo$ cat luch.txt 
0heworld
0nihao
jack@Ubuntu:~/demo$ cat luch.txt | tr -c [a-zA-Z] "[\012*]"

heworld

nihao



--EOF--
内容概要:本文介绍了一个基于Google Earth Engine(GEE)平台的JavaScript函数库,主要用于时间序列数据的优化与子采样处理。核心函数包括de_optim,采用差分进化算法对时间序列模型进行参数优化,支持自定义目标函数、变量边界及多种变异策略,并可返回最优参数或收敛过程的“陡度图”(scree image);sub_sample函数则用于按时间密度对影像集合进行三种方式的子采样(批量、分段打乱、跳跃式),以减少数据量同时保留时序特征;配套函数ts_image_to_coll可将子采样后的数组图像还原为标准影像集合,apply_model可用于将优化所得模型应用于原始时间序列生成预测结果。整个工具链适用于遥感时间序列建模前的数据预处理与参数调优。; 适合人群:具备Earth Engine基础开发经验、熟悉JavaScript语法并从事遥感数据分析、生态建模等相关领域的科研人员或技术人员;有时间序列建模需求且希望自动化参数优化流程的用户。; 使用场景及目标:①在有限观测条件下优化非线性时间序列拟合模型(如物候模型)的参数;②压缩大规模时间序列数据集以提升计算效率;③实现模型验证与交叉验证所需的时间序列子集抽样;④构建端到端的遥感时间序列分析流水线。; 阅读建议:此资源为功能性代码模块,建议结合具体应用场景在GEE平台上实际调试运行,重点关注各函数的输入格式要求(如band命名、image属性设置)和异常处理机制,确保输入数据符合规范以避免运行错误。
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