Python 从正则表达式命令获取数学表达式的特定元素

我想得到数学表达式中的一些模式

这些模式的形式是：“1.e10”或“1.e7”（其中1.e代表10^blabla） 我不仅想识别这些模式，还想让我的算法返回数字（这里是10或7）

所以我试过这个：

pattern = re.compile("1.e(\d)*")
pattern.search(my expression)

但我不知道如何得到这些数字

有什么帮助吗

提前谢谢你

像这样的regx

"1\.e(\d*)"

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假设要提取指数符号的指数，请尝试以下操作：

import re

l = ['1.e10', '1.e7', '2.0E+8', '3.58e-5']   # example inputs

for i in l:
    m = re.search(r'\d\.\d*[eE]([+-]?\d+)', i)
    print(m.group(1))                        # print the exponent

输出：

10
7
+8
-5

使用

（？P-？\d+（？：\。\d*））（？：[eE]（？P[+-]？\d+））？

看

解释

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（组和捕获到\1：
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-？“-”（可选（匹配最大金额）
（可能的）
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\d+数字（0-9）（1次或多次（匹配
尽可能多的钱）
--------------------------------------------------------------------------------
（？：组，但不捕获（可选）
（匹配尽可能多的金额）：
--------------------------------------------------------------------------------
\.                       '.'
--------------------------------------------------------------------------------
\d*数字（0-9）（0或更多次
（匹配尽可能多的金额）
--------------------------------------------------------------------------------
)？分组结束
--------------------------------------------------------------------------------
)结束\1
--------------------------------------------------------------------------------
（？：组，但不捕获（可选）
（匹配尽可能多的金额）：
--------------------------------------------------------------------------------
[eE]任何字符：“e”，“e”
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（分组并捕获到\2：
--------------------------------------------------------------------------------
[+-]？以下任意字符：'+'，'-'（可选）
（匹配尽可能多的金额）
--------------------------------------------------------------------------------
\d+数字（0-9）（1次或多次
（匹配尽可能多的金额）
--------------------------------------------------------------------------------
)结束\2
--------------------------------------------------------------------------------
)?                       分组结束

见：

重新导入
测试压力='1.e10,1.e7,2.0E+8,3.58e-5'
matches=re.finditer（r'（？P-？\d+（？：\。\d*））（？：[eE]（？P[+-]？\d+））），，test\u str）
打印（[m.groupdict（）用于匹配中的m]）

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结果：

[{'main'：'1'，'exponent'：'10'}，{'main'：'1'，'exponent'：'7'}，{'main'：'2.0'，'exponent'：'+8'}，{'main'：'3.58'，'exponent'：'-5'}

而这段代码可以回答这个问题，提供关于如何和/或为什么解决这个问题的额外上下文，可以提高答案的长期价值。