read text file DEMO

package HeadFirstJava;

import java.io.*;

class ReadAFile {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            File myFile = new File("MyText.txt");
            FileReader fileReader = new FileReader(myFile);
            
            BufferedReader reader = new BufferedReader(fileReader);
            
            String line = null;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                System.out.println(line);
            }
            reader.close();
        } catch(Exception ex) {
            ex.printStackTrace();
        }
    }
}


Whose house is this?
I think I know.
River flows happily.
Sun shines brightly.

### 综合示例程序 下面提供了一个综合性的 Python 示例程序,涵盖了多个核心功能模块的应用场景。此代码片段展示了文件操作、数据处理以及可视化等功能。 ```python import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs import numpy as np # 创建虚拟数据集 X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=3, n_features=2, random_state=42) # 数据分析与绘图 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap='viridis') plt.title('Scatter Plot of Blobs Data') # 添加图表标题[^3] # 文件写入操作 with open("data.txt", "w") as f: for i in range(len(X)): line = f"{X[i][0]}, {X[i][1]}, {y[i]}" f.write(line + "\n") # 加载自定义配置文件(模拟.pythonrc) try: with open(".pythonrc", "r") as rc_file: config = rc_file.read() print(f"Loaded custom configuration:\n{config}") except FileNotFoundError: print("No custom .pythonrc found.") # 自定义函数实现字符串窗口化 def sliding_window(text, window_size): words = text.split() windows = [] for i in range(len(words) - window_size + 1): windows.append(words[i:i + window_size]) return windows sample_text = "This is an example sentence demonstrating the use of a sliding window technique." windowed_data = sliding_window(sample_text, 3) print(windowed_data) # 输出滑窗结果[^2] ``` 上述代码实现了以下几个主要功能: - 使用 `make_blobs` 函数生成聚类样式的二维数据点,并通过 Matplotlib 进行绘制。 - 将生成的数据保存到本地文件中以便后续使用。 - 提供了加载 `.pythonrc` 配置文件的功能,模仿增强型交互环境设置[^1]。 - 实现了一种简单的基于文本的滑动窗口算法来提取固定长度的子序列。 ### 注意事项 对于 ARFF 格式的支持可以通过第三方库如 `liac-arff` 来完成解析和转换工作[^4]。如果需要更复杂的自然语言处理或者机器学习模型训练,则可能还需要引入其他工具包比如 NLTK 或 TensorFlow/Keras。
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