((\d{11})|^((\d{7,8})|(\d{4}|\d{3})-(\d{7,8})|(\d{4}|\d{3})-(\d{7,8})-(\d{4}|\d{3}|\d{2}|\d{1})|(\d{7,8})-(\d{4}|\d{3}|\d{2}|\d{1}))$)
匹配格式:
11位手机号码
3-4位区号,7-8位直播号码,1-4位分机号
如:12345678901、1234-12345678-1234
"^\d+$" //非负整数(正整数 + 0)
"^[0-9]*[1-9][0-9]*$" //正整数
"^((-\d+)|(0+))$" //非正整数(负整数 + 0)
"^-[0-9]*[1-9][0-9]*$" //负整数
"^-?\d+$" //整数
"^\d+(\.\d+)?$" //非负浮点数(正浮点数 + 0)
"^(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*))$" //正浮点数
"^((-\d+(\.\d+)?)|(0+(\.0+)?))$" //非正浮点数(负浮点数 + 0)
"^(-(([0-9]+\.[0-9]*[1-9][0-9]*)|([0-9]*[1-9][0-9]*\.[0-9]+)|([0-9]*[1-9][0-9]*)))$" //负浮点
数
"^(-?\d+)(\.\d+)?$" //浮点数
"^[A-Za-z]+$" //由26个英文字母组成的字符串
"^[A-Z]+$" //由26个英文字母的大写组成的字符串
"^[a-z]+$" //由26个英文字母的小写组成的字符串
"^[A-Za-z0-9]+$" //由数字和26个英文字母组成的字符串
"^\w+$" //由数字、26个英文字母或者下划线组成的字符串
"^[\w-]+(\.[\w-]+)*@[\w-]+(\.[\w-]+)+$" //email地址
"^[a-zA-z]+://(\w+(-\w+)*)(\.(\w+(-\w+)*))*(\?\S*)?$" //url
/^13\d{9}$/gi手机号正则表达式
public static bool IsValidMobileNo(string MobileNo)
{
const string regPattern = @"^(130|131|132|133|134|135|136|137|138|139)\d{8}$";
return Regex.IsMatch(MobileNo, regPattern);
}
正则表达式--验证手机号码:13[0-9]{9}
实现手机号前带86或是+86的情况:^((\+86)|(86))?(13)\d{9}$
电话号码与手机号码同时验证:(^(\d{3,4}-)?\d{7,8})$|(13[0-9]{9})
提取信息中的网络链接:(h|H)(r|R)(e|E)(f|F) *= *('|")?(\w|\\|\/|\.)+('|"| *|>)?
提取信息中的邮件地址:\w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*
提取信息中的图片链接:(s|S)(r|R)(c|C) *= *('|")?(\w|\\|\/|\.)+('|"| *|>)?
提取信息中的IP地址:(\d+)\.(\d+)\.(\d+)\.(\d+)
提取信息中的中国手机号码:(86)*0*13\d{9}
提取信息中的中国固定电话号码:(\(\d{3,4}\)|\d{3,4}-|\s)?\d{8}
提取信息中的中国电话号码(包括移动和固定电话):(\(\d{3,4}\)|\d{3,4}-|\s)?\d{7,14}
提取信息中的中国邮政编码:[1-9]{1}(\d+){5}
提取信息中的中国身份证号码:\d{18}|\d{15}
提取信息中的整数:\d+
提取信息中的浮点数(即小数):(-?\d*)\.?\d+
提取信息中的任何数字 :(-?\d*)(\.\d+)?
提取信息中的中文字符串:[\u4e00-\u9fa5]*
提取信息中的双字节字符串 (汉字):[^\x00-\xff]*
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这个数据集包含了日常步数统计、睡眠时长、活跃分钟数以及消耗的卡路里,是个人健康与健身追踪的一部分。 该数据集非常适合用于以下实践: 数据清洗:现实世界中的数据往往包含缺失值、异常值或不一致之处。例如,某些天的步数可能缺失,或者存在不切实际的数值(如10,000小时的睡眠或负数的卡路里消耗)。通过处理这些问题,可以学习如何清理和准备数据进行分析。 探索性分析(发现日常习惯中的模式):可以通过分析找出日常生活中的模式和趋势,比如一周中哪一天人们通常走得最多,或是睡眠时间与活跃程度之间的关系等。 构建可视化图表(步数趋势、睡眠与活动对比图):将数据转换成易于理解的图形形式,有助于更直观地看出数据的趋势和关联。例如,绘制步数随时间变化的趋势图,或是比较睡眠时间和活动量之间的关系图。 数据叙事(将个人风格的追踪转化为可操作的见解):通过讲述故事的方式,把从数据中得到的洞察变成具体的行动建议。例如,根据某人特定时间段内的活动水平和睡眠质量,提供改善健康状况的具体建议。
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