#Python は漢数字をアラビア数字に変換します
- テキスト数値を抽出するための正規表現
- 中国語をアラビア数字に変換
- 完全なコード
(無料学習の推奨事項: Python ビデオ チュートリアル )
テキストから数値を抽出する正規表現
これはテキストから中国の年を抽出するデモです
import re m0 = "在一九四九年新中国成立比一九九零年低百分之五点二人一九九六年击败俄军,取得实质独立"pattrern1 = '[零一二三四五六七八九]{4,}'pattrern2 = '[〇一二三四五六七八九零壹贰叁肆伍陆柒捌玖貮两]{4,}'time1 = re.findall(pattrern1,m0)#转化数字次のような年を抽出します: '1949'、'1990'、'1996'
正規表現の多くの例を次に示します: example
中国語をアラビア数字に変換
辞書を作成し、数値エントリを照合します:CN_NUM = { '〇': 0, '一': 1, '二': 2, '三': 3, '四': 4, '五': 5, '六': 6, '七': 7, '八': 8, '九': 9, '零': 0, '壹': 1, '贰': 2, '叁': 3, '肆': 4, '伍': 5, '陆': 6, '柒': 7, '捌': 8, '玖': 9, '貮': 2, '两': 2,}for i in range(len(time1)): new_str = '' for j in time1[i]: new_str += str(CN_NUM[j]) time1[i] = new_str time1結果が表示され、上記の例の中国の年がアラビア数字に正常に変換されます: '1949'、'1990'、' 1996'
完全なコード
# 2、将句子中年份的大写数字改为阿拉伯数字import re m0 = "在一九四九年新中国成立比一九九零年低百分之五点二人一九九六年击败俄军,取得实质独立"pattrern1 = '[零一二三四五六七八九]{4,}'pattrern2 = '[〇一二三四五六七八九零壹贰叁肆伍陆柒捌玖貮两]{4,}'time1 = re.findall(pattrern1,m0)#转化数字CN_NUM = { '〇': 0, '一': 1, '二': 2, '三': 3, '四': 4, '五': 5, '六': 6, '七': 7, '八': 8, '九': 9, '零': 0, '壹': 1, '贰': 2, '叁': 3, '肆': 4, '伍': 5, '陆': 6, '柒': 7, '捌': 8, '玖': 9, '貮': 2, '两': 2,}for i in range(len(time1)): new_str = '' for j in time1[i]: new_str += str(CN_NUM[j]) time1[i] = new_str time1
多数の無料学習に関する推奨事項については、Python チュートリアル#をご覧ください。 # #######(ビデオ)#########
以上がPython を学習して漢数字をアラビア数字に変換するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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