Python中startswith()和endswith()方法

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startswith()方法

startswith() 方法用于检索字符串是否以指定字符串开头,如果是返回 True;反之返回 False。
endswith()方法

endswith() 方法用于检索字符串是否以指定字符串结尾,如果是则返回 True;反之则返回 False

s='hello word'
print("s.startswith('wor'):",s.startswith('wor'))
print("s.startswith('h'):",s.startswith('h'))
print("s.startswith('H'):",s.startswith('H'))
print("s.startswith('hell'):",s.startswith('hell'))
print("s.startswith('wor',6,9):",s.startswith('wor',6,9))
print("s.startswith('wor',6,-1):",s.startswith('wor',6,-1))

输出:

s.startswith('wor'): False
s.startswith('h'): True
s.startswith('H'): False
s.startswith('hell'): True
s.startswith('wor',6,9): True
s.startswith('wor',6,-1): True

1.startswith()方法

startswith() 方法用于检索字符串是否以指定字符串开头,如果是返回 True;反之返回 False。此方法的语法格式如下:

str.startswith(sub[,start[,end]])

此格式中各个参数的具体含义如下:

  • str:表示原字符串;
  • sub:要检索的子串;
  • start:指定检索开始的起始位置索引,如果不指定,则默认从头开始检索;
  • end:指定检索的结束位置索引,如果不指定,则默认一直检索在结束。

【例 1】判断“c.biancheng.net”是否以“c”子串开头。

>>> str = "c.biancheng.net"
>>> str.startswith("c")
True

【例 2】

>>> str = "c.biancheng.net"
>>> str.startswith("http")
False

【例 3】从指定位置开始检索。

>>> str = "c.biancheng.net"
>>> str.startswith("b",2)
True
#学习中遇到问题没人解答?小编创建了一个Python学习交流群:711312441

2.endswith()方法

endswith() 方法用于检索字符串是否以指定字符串结尾,如果是则返回 True;反之则返回 False。该方法的语法格式如下:

str.endswith(sub[,start[,end]])

此格式中各参数的含义如下:

  • str:表示原字符串;
  • sub:表示要检索的字符串;
  • start:指定检索开始时的起始位置索引(字符串第一个字符对应的索引值为 0),如果不指定,默认从头开始检索。
  • end:指定检索的结束位置索引,如果不指定,默认一直检索到结束。

【例 4】检索“c.biancheng.net”是否以“net”结束。

>>> str = "c.biancheng.net"
>>> str.endswith("net")
True
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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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