Linux命令 之 cut

本文介绍Linux下cut命令的基本用法,包括按字节、字符和域三种方式切割文本,并通过实例展示了不同选项的使用技巧。

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1、定义    

   正如其名,cut的工作就是“剪”,具体的说就是在文件中负责剪切数据用的。cut是以每一行为一个处理对象的,这种机制和sed是一样的。

2、剪切依据

  cut命令主要是接受三个定位方法:

  第一,字节(bytes),用选项-b

  第二,字符(characters),用选项-c

  第三,域(fields),用选项-f

例:

一. 按字节cut

注意:一个空格算一个字节,一个汉字算三个字节

[root@localhost ~]# date

2011年08月11日 星期四20:44:52 EDT

[root@localhost ~]# date |cut -b 1-4           //取前四个字节

2011

[root@localhost ~]# date |cut -b 1-6

2011

[root@localhost ~]# date |cut -b 1-7           //一个汉字算三个字节

2011年

[root@localhost ~]# date |cut -b 1-10

2011年08

多个定位之间用逗号隔开:

[root@localhost ~]# date |cut -b 1-7,10

2011年8

[root@localhost ~]# date |cut -b 10,1-7     //cut会先把-b后面所有的定位进行从小到大排序,然后再提取

2011年8

负号的使用:

[root@localhost ~]# date |cut -b -4

2011

[root@localhost ~]# date |cut -b 4-

1年08月11日 星期四21:05:30 EDT

[root@localhost ~]# date |cut -b -4,4-

2011年08月11日 星期四21:06:53 EDT

-4表示从第一个字节到第四个字节,而4-表示从第四个字节到行尾。这两种情况下,都包括了第4个字节“1”。如果我执行date |cut -b -4,4-,会输出整行,不会出现连续两个重叠的1

二. 按字符cut

按字符cut相对比较简单,中文字符和空格都算一个字符。

[root@localhost ~]# date |cut -c 1-5

2011年

[root@localhost ~]# date |cut -c 5,9,13

年月日

三. 按域cut

 以/etc/passwd文件为例:

[root@localhost ~]# head -n5 /etc/passwd |cut -d : -f 1,3-5

root:0:0:root

bin:1:1:bin

daemon:2:2:daemon

adm:3:4:adm

lp:4:7:lp

-d指定域分隔符,-f 指定要剪出哪几个域,这个与awk的输出特定字段功能一样。

-d选项的默认间隔符就是制表符,所以当你就是要使用制表符的时候,完全就可以省略-d选项,而直接用-f来取域就可以了

如何分的清空格和制表符?

[root@localhost ~]# cat test               //这个文件各单词间存在单个空格、制表符和多个空格

data11【单个空格 】data12 【制表符】data13       

data21【多个空格】data22【单个空格】data23             

data31 【单个空格 】data32 【   多个空格data33      

[root@localhost ~]# sed -n l test         //用sed命令可以让制表符原形毕露~

data11 data12\tdata13$

data21 data22 data23$

data31 data32    data33$

[root@localhost ~]# cat test |cut  -f 2

data13

data21   data22 data23

data31 data32    data33

[root@localhost ~]# cat test |cut -d "   " -f 2           //cut的间隔符只允许是一个字符

cut: the delimiter must be a single character

请尝试执行“cut --help”来获取更多信息。

[root@localhost ~]# cat test |cut -d " " -f 2           

data12 data13        //中间那个空白字符是制表符

                            //第一个空格后面还是空格,所以输出空格

data32                   //单个空格后面就是data32 

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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