2 日前、友人が、テキスト ファイルを一定の行数に従って複数のテキスト ファイルに分割したいと言いましたが、それを実現する方法がわかりませんでした。データの量が少ない場合は、手動で分割しても問題ありません。データの量が多い場合、手動で行うのは労力がかかりすぎて現実的ではありません。次に、それを実現するためにスクリプトを使用する必要があります。このタスクを簡単に完了したい友人がいる場合は、それを記録して、必要な友人に便宜を提供することをお勧めします。
以下では、それぞれ Python と PHP を使用してスクリプトを実装し、操作します。もちろん、言語に慣れていない友人がいる場合は、自分で選択することもできます。コードを書く能力にはまだ到達していないため、少なくともロケールの使用方法を知る必要があります。これを達成していれば、次の作業を完了できます。デモは次のとおりです。
たとえば、A.txt ファイルを 5 行に従って複数の txt ファイルに分割したいとします。
A.txtファイルは分割するテストデータで、以下のように21個のデータを作成しました。
5行ごとに分割すると、以下の5つのtxtファイルになります。実装する Python スクリプト: py
スクリプトを実行します: python Split.py
実行結果を表示します:
0.txt と 4.txt の内容を確認します。
以上です 21 データは 5 つのテキスト ファイルに分割されます。データ量が多い場合は、スクリプト内の LIMIT (分割する個数) を変更するだけで済みます。もちろんファイル形式はtxtやcsvなどに限定されませんので、興味のある方はぜひ試してみてください。
phpで書かれたスクリプトは以下の通りです。ここではあまり説明しませんが、Pythonを使用することをお勧めします。
ファイルを分割するための Python と PHP の間のコード共有に関連するその他の記事については、PHP 中国語 Web サイトに注目してください。

Numpyを使用して多次元配列を作成すると、次の手順を通じて実現できます。1)numpy.array()関数を使用して、np.array([[1,2,3]、[4,5,6]])などの配列を作成して2D配列を作成します。 2)np.zeros()、np.ones()、np.random.random()およびその他の関数を使用して、特定の値で満たされた配列を作成します。 3)アレイの形状とサイズの特性を理解して、サブアレイの長さが一貫していることを確認し、エラーを回避します。 4)np.reshape()関数を使用して、配列の形状を変更します。 5)コードが明確で効率的であることを確認するために、メモリの使用に注意してください。

BroadcastinginNumPyisamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentshapesbyautomaticallyaligningthem.Itsimplifiescode,enhancesreadability,andboostsperformance.Here'showitworks:1)Smallerarraysarepaddedwithonestomatchdimensions.2)Compatibledimensionsare

Forpythondatastorage、chooseLists forfficability withmixeddatypes、array.arrayformemory-efficienthogeneousnumericaldata、およびnumpyArrays foradvancednumericalcomputing.listSareversatilebuteficient efficient forlargeNumericaldatates;

pythonlistsarebetterthanarrays formangingdiversedatypes.1)listscanholdelementsofdifferenttypes、2)adearedditionsandremovals、3)theeofferintutiveoperation likeslicing、but4)theearlessememory-effice-hemory-hemory-hemory-hemory-hemory-adlower-dslorededatas。

toaccesselementsinapythonarray、useindexing:my_array [2] Accessesthirderement、Returning3.pythonuseszero basedIndexing.1)usepositiveandnegativeindexing:my_list [0] forteefirstelement、my_list [-1] exterarast.2)

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