正規表現、メタ文字の使い方(python)



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append , extend

class

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dict , defaultdict

enumerate

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for

if

import

in

input

lambda

len

list

min/max

OrderedDict

open/close

os

pickle

print

range

re.split

read/readline

round/floor/ceil

split

sys.argv

time

while

write

zip

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 ・__name__

 ・__iter__ , __next__

正規表現、メタ文字

データの型の種類

四則演算 (+ , - , * , /)

コメントアウト (# , ''')

numpy
append

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argmax/argmin

array

asfarray

astype , dtype

digitize

dot

hstack/vstack

linalg.solve

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max,min

mean

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mgrid

ndim

ndmin

pad

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prod

random

reshape

savetxt/loadtxt

shape

std

transpose

where

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expit

imread

interpolate

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matplotlib
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plot

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ステップ関数

矩形波, 三角波

1 of K 符号化法

線形補間

配列に番号をつける

ベクトル場を描く

線形回帰, 多項式回帰


公開日:2021/9/5          

■説明
正規表現とは文字列のパターンを表現する記述方法全般のことです。メタ文字とは正規表現を取得するための関数を少ない文字列で表現したもので、以下例があります。

表現説明
.任意の1文字
\d任意の数字
+1回以上繰り返す
{m,n}m〜n回の繰り返し
^文字列の先頭
$文字列の末尾
*直前の文字を繰り返す
{n}直前のパターンのn回の繰り返し
?0回または1回の繰り返し


■具体例

import re

text = '月火水木12345'

word = re.findall('12.4', text) # 2と4の間の文字を取得
print(word)

    → ['1234']

word = re.findall('123.*', text) # 123の後の文字を全て取得
print(word)

    → ['12345']

word = re.findall('^123.*', text) # 123が先頭にある場合のみ、文字列をすべて取得
print(word)

    → []

word = re.findall('\d', text) # 数字をすべて取得
print(word)

    → ['1', '2', '3', '4', '5']


?の使い方

import re

text = '1みかん2いちご1ぶどう2りんご'

word = re.findall('1.+?2', text) # 1と2の間の文字を取得
print(word)

    → ['1みかん2', '1ぶどう2']

word = re.findall('1.+2', text) # ?がないと、最後の2を取得する
print(word)

    → ['1みかん2いちご1ぶどう2']










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for

if

import

in

input

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len

list

min/max

OrderedDict

open/close

os

pickle

print

range

re.split

read/readline

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split

sys.argv

time

while

write

zip

・特殊メソッド
 ・__name__

 ・__iter__ , __next__

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四則演算 (+ , - , * , /)

コメントアウト (# , ''')

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digitize

dot

hstack/vstack

linalg.solve

linspace

max,min

mean

meshgrid

mgrid

ndim

ndmin

pad

poly1d

polyfit

prod

random

reshape

savetxt/loadtxt

shape

std

transpose

where

zeros/zeros_like

scipy
expit

imread

interpolate

signal.square, sawtooth

matplotlib
contour

imshow

figure

pcolormesh

plot

quiver

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scikit-learn
GaussianNB

KMeans

KNeighborsClassifier

SVC

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データ抽出

concat

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Embedding

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