汉字的unicode编码最小值

汉字Unicode编码范围
最新推荐文章于 2025-07-10 16:25:17 发布
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本文介绍了汉字在Unicode标准中的编码范围，最小值为u4e00，最大值为u9fa5。这一范围覆盖了所有现代汉语中使用的字符。
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汉字的unicode编码最小值为\u4e00，最大值\u9fa5

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首先将，unicode是全世界统一的编码规则，但是这个只规定了各种字符的数字编码（相当于一种标准），具体实现的存储方式有utff-8,utf-16,utf-32等形式。各种形式有不同的存储和与unicode代码的映射规则。 所以utf8其实不是一种单独的编码规则，只是unicode 的一种存储规则，也是unicode的一种，是变长的。 Unicode CJK 的范围分布在多个区段中，带
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unicode编码范围： 汉字：[0x4e00,0x9fa5]（或十进制[19968,40869]） 数字：[0x30,0x39]（或十进制[48, 57]） 小写字母：[0x61,0x7a]（或十进制[97, 122]） 大写字母：[0x41,0x5a]（或十进制[65, 90]）
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中国大陆的汉字编码总体上可以分为三个层次： GB2312-80    全称是GB2312-80《信息交换用汉字编码字符集基本集》，1980年发布，是中文信息处理的国家标准，在大陆及海外使用简体中文的地区（如新加坡等）是强制使用的唯一中文编码。P-Windows3.2和苹果OS就是以GB2312为基本汉字编码， Windows 95/98则以GBK为基本汉字编码、但兼容支持GB2312。
Unicode 字符编码表|汉字Unicode编码的区间为：0x4E00→0x9FA5
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Unicode 字符编码表|汉字Unicode编码的区间为：0x4E00→0x9FA5 十进制 十六进制  字符数 编码分类（中文） 编码分类（英文） 起始 终止 起始 终止 (个)     0 127 0000 007F 128 C0控制符及基本拉丁文 C0 Control and Basic Lati
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Python（二）基本数据类型和变量
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Python 语法的简要说明 Python 的基本数据类型 整数 浮点数 字符串 Python 中的字符串和字符串转义 字符串的编码问题 布尔值 空值 基本数据类型转换 Python 中的变量 变量的创建和赋值 变量的指向问题 多个变量赋值Python 语法的简要说明每种语言都有自己的语法，不管是自然语言还是我们的计算机编程语言，Python 也不例外，编辑器或者解析器根据符合语法的程序代码转换成
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Unicode，全称统一码、万国码、单一码（Unicode），是一个定位于跨语言、跨平台的字符编码标准。它旨在用单一的编码方案解决全球所有字符的表示问题。Unicode不仅包括了常用的拉丁字母、数字和标点符号，还包括了中文、日文、韩文等东亚文字，以及多种古代文字和少数民族语言的字符。Unicode编码的定义基于字符集理论，为每个字符分配一个唯一的编码点（Code Point），这个点在统一的编码空间中，称为码位（Code Space）。标准的码位范围通常用十六进制表示，并以U+开头，如。
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1. Unicode是全球文字统一编码。它把世界上的各种文字的每一个字符指定唯一编码, 实现跨语种、跨平台的应用。 2. 中文用户最常接触的汉字编码是Unicode。中文字符数量巨大, 日常使用的汉字数量有数千个, 再加上生僻字, 数量达到数万个。 3. 下面这个表格列出了中文字符集的Unicode编码范围 字符集 字数 Unicode编码 CJK部首补充 128字 2E80-2EFF
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      汉字的unicode编码范围是4E00 - 9FA5      现在在做可扩展字符集的视频字幕OCR，碰到一个问题需要判断读入的字符是否为汉字，在网上找到了结果，顺便就做个记录，方便大家查询用。
两个字符矩阵,每个位置取最小值
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当有两个字符二维矩阵时，若要合并为一个矩阵，使得**每个位置取两个矩阵在该位置上的字符中字典序最小的一个**，可以直接使用 NumPy 的逐元素比较功能（如 `np.minimum`），因为字符串在 NumPy 中支持按字典序进行比较。 --- ### ✅ 解决方案：使用 `np.minimum` 逐位置取最小字符 ```python import numpy as np def elementwise_min_two_matrices(mat1, mat2): """ 对两个字符二维矩阵逐位置取字典序最小的字符。 参数: mat1: 二维 numpy 数组（dtype 可为 str 或 object） mat2: 二维 numpy 数组，形状与 mat1 相同 返回: 二维 numpy 数组，每个位置为 mat1 和 mat2 在该位置中的最小字符 """ # 确保形状一致 if mat1.shape != mat2.shape: raise ValueError(f"矩阵形状不匹配：{mat1.shape} vs {mat2.shape}") # 转换为 object 类型以安全处理字符串 m1 = np.array(mat1, dtype=object) m2 = np.array(mat2, dtype=object) # 使用 np.minimum 逐元素取最小值（对字符串按字典序比较） return np.minimum(m1, m2) # 示例使用 if __name__ == "__main__": mat1 = np.array([['b', 'c'], ['d', 'b']]) mat2 = np.array([['a', 'a'], ['b', 'd']]) result = elementwise_min_two_matrices(mat1, mat2) print("逐位置取最小字符的结果：") print(result) ``` 输出： ``` 逐位置取最小字符的结果： [['a' 'a'] ['b' 'b']] ``` ### 解释： - `np.minimum(x, y)` 是逐元素操作，适用于数组广播。 - 对于字符串数组，NumPy 会基于 **Unicode 字典序** 比较字符（例如 `'a' < 'b'`）。 - 它比手动循环高效得多，且完全向量化。 > ⚠️ 注意事项： - 两个矩阵必须具有相同的形状。 - 推荐使用 `dtype=object` 来避免固定长度字符串截断问题（如 `<U1` 导致 `'aa'` 被截成 `'a'`）。 - 支持 ASCII 字母、数字、中文等，但中文的“字典序”依赖于编码顺序（通常是 Unicode），可能不符合拼音排序逻辑。 ---
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