python_split()函数使用方法

本文详细介绍了Python内置函数split()的使用方法,包括不带参数、带参数以及限制分割次数的用法,并通过具体例子展示了如何分割字符串。同时,还演示了如何通过split()获取字符串的最后一个元素。

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前言

  • Python中split是一个内置函数,用来对字符串进行分割,分割后的字符串以列表形式返回,该函数的语法是“str.split(str=“”,num=string.count(str))”

一、split()函数使用方法

  • 不带参数
split()中如果没有参数,函数默认以空格,tab空格符,换行符等作为分割条件

String_0 = "www.com aaa bbb QJ6252630247.jpg"
String_1 = "www.com\taaa\tbbb\tQJ6252630247.jpg" 
String_2 = "www.com\naaa\nbbb\nQJ6252630247.jpg"

a = String_0.split()
b = String_1.split()
c = String_2.split()

print(a)
print(b)
print(c)

结果:
['www.com', 'aaa', 'bbb', 'QJ6252630247.jpg']
['www.com', 'aaa', 'bbb', 'QJ6252630247.jpg']
['www.com', 'aaa', 'bbb', 'QJ6252630247.jpg']
  • 带参数
split("/")中有参数时,会以参数作为分割条件,把字符串进行分割,得到的每个分割段作为列表的元素返回

String_0 = "www.com/aaa/bbb/QJ6252630247.jpg"
String_1 = "www.com-aaa-bbb-QJ6252630247.jpg"
String_2 = "www.com:aaa:bbb:QJ6252630247.jpg"

a = String_0.split("/")
b = String_1.split("-")
c = String_2.split(":")

print(a)
print(b)
print(c)

结果:
['www.com', 'aaa', 'bbb', 'QJ6252630247.jpg']
['www.com', 'aaa', 'bbb', 'QJ6252630247.jpg']
['www.com', 'aaa', 'bbb', 'QJ6252630247.jpg']
  • 带2个参数
第二个参数表示分割几次

String_0 = "www:com:aaa:bbb:QJ6252630247.jpg"

a = String_0.split(":", 1)
b = String_0.split(":", 2)
c = String_0.split(":", 3)
d = String_0.split(":", 4)

print(a)
print(b)
print(c)
print(d)

结果:
['www', 'com:aaa:bbb:QJ6252630247.jpg']
['www', 'com', 'aaa:bbb:QJ6252630247.jpg']
['www', 'com', 'aaa', 'bbb:QJ6252630247.jpg']
['www', 'com', 'aaa', 'bbb', 'QJ6252630247.jpg']
  • 获取最后一个参数

String_0 = "www.com/aaa/bbb/QJ6252630247.jpg"

a = String_0.split("/")[-1]

print(a)

结果:
QJ6252630247.jpg
### 回答1: "train_test_split" 函数Python 中的一个函数,它是用于将数据集分为训练集和测试集的。这个函数通常在机器学习领域中使用,以评估模型的性能。通过使用 "train_test_split" 函数,可以随机地将数据集的一部分分配给训练集,另一部分分配给测试集。在训练模型之前,我们可以使用训练集来训练模型,然后使用测试集来评估模型的准确性。 ### 回答2: train_test_split函数Python中用于将数据集划分为训练集和测试集的函数。它是scikit-learn库中的函数,通过导入sklearn.model_selection模块来使用。 train_test_split函数的主要作用是将原始数据集按照一定的比例划分为训练集和测试集,以便于进行机器学习模型的训练和评估。 train_test_split函数使用方法如下: from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 其中,X是特征矩阵,y是目标变量。 函数的参数说明如下: - X:特征矩阵,包含所有的特征变量。 - y:目标变量,即标签。 - test_size:测试集的比例,默认为0.25,可以根据需求调整。 - random_state:随机种子,用于保证每次划分的结果相同,默认为None。设置一个固定的值可以使划分结果可复现。 函数的返回值为4个数组(或矩阵): - X_train:划分后的训练集特征矩阵。 - X_test:划分后的测试集特征矩阵。 - y_train:划分后的训练集目标变量。 - y_test:划分后的测试集目标变量。 通过使用train_test_split函数,我们可以将原始数据集划分为训练集和测试集,以便于进行模型的训练和评估。划分后的训练集用于模型的训练和参数调优,测试集用于评估模型的性能和泛化能力。这样可以有效避免模型对于训练数据的过拟合,提高模型的泛化能力。 ### 回答3: Python的train_test_split函数是一个用于划分数据集为训练集和测试集的函数。该函数非常方便,可以帮助我们在机器学习中划分数据集,以便于模型的训练和评估。 train_test_split函数通常用于数据集的有监督学习中,其中将数据分为特征和标签。它可以接受输入的特征和标签数据,并将其划分为训练集和测试集,通常按照某种比例进行划分。 通过train_test_split函数可以实现数据集的随机划分,确保训练集和测试集的数据是随机的,避免了数据顺序对模型的影响。我们可以通过设置test_size参数来指定测试集的大小,可以设置为绝对值或者相对值。 train_test_split函数还可以设置random_state参数,用于设定随机种子,以确保多次运行划分的结果一致。这在进行实验和模型性能比较时非常有用。 该函数的返回值可以直接接收为四个变量,包括训练集的特征、测试集的特征、训练集的标签和测试集的标签。这样我们就可以将数据方便地用于后续的模型训练和测试。 总的来说,train_test_split函数是一个非常实用的工具,方便我们划分数据集为训练集和测试集,以便于机器学习模型的训练和评估。
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