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필터 문법 - 필터의 정규식
String 데이터 유형인 필터 변수에는 정규식을 적용할 수 있습니다.
정규식 일치 여부: /<regex>/.test(<variable>)
- /DF\d\d\d\d/.test(sample_name)// 보기의 샘플 이름이 정규 DF\\d\\d와 일치하면 true를 반환합니다.
또한 캡처 문자열을 사용하여 캡처된 문자열을 캡처된 문자열을 반환하는 다른 문자열 /<regex(capture)>/.extract(<variable>)와 비교할 수 있습니다.
- /DF(\d\d\d\d)/.extract(sample_name) = '1234'// '1234'에 대해 테스트하고 정합에서 4자리 숫자를 캡처합니다.
참고:
위의 예제에서는 문자열로 평가하는 뷰 레벨 변수 sample_name을 사용합니다. String 데이터 유형 축을 이용하려 하면, 이들 변수는 문자열의 벡터로 계산될 수 있습니다. 하나의 뷰 안에 다수의 축 변수 인스턴스가 있을 수 있기 때문입니다. 이 경우, 다음처럼 정규식을 축 필터 안에서 사용해야 합니다.
match[/FH\\d\\d\\d/.test(feature_string)]// 이 표현식의 경우, 각 일치의 feature_string에 대한 정규식이 적용됩니다. 일치 기능_문자열 중 하나가 정규식과 일치하는 경우 보기가 포함됩니다.
다음은 잘못된 필터 정규식의 예입니다.
/FH\\d\\d\\d/.test (match/feature_string)// 보기에 정규와 일치하는 feature_string이 포함된 경우 식은 true로 반환되어야 합니다. 그러나 각 보기에 여러 개의 일치 항목이 있을 수 있으므로 유효하지 않습니다.
- 정규식 안에서는 sets 변수를 쓸 수 없습니다.
필터 식 쓰기
필터 식은 변수가 전체 뷰를 참조하는 뷰 수준 필터를 포함할 수 있습니다.
- 파일 이름 ~ 'REJECT'// 파일 이름에 'REJECT'가 포함된 보기를 반환합니다.
- count(기능) > 3// 3개 이상의 기능이 있는 보기를 반환합니다.
필터 표현식에는 각 뷰의 개별 마킹 혹은 라벨을 평가하는 축 필터도 포함할 수 있습니다.
- 특징 [점수 > 0.5 ]// 0.5보다 큰 스코어를 가진 특징이 있는 보기를 반환합니다.
뷰 수준 필터와 축 수준 필터를 결합할 수 있습니다.
- 파일 이름 ~ 'REJECT' 및 피처 [score > 0.5 ]// 파일 이름에 'REJECT'가 포함되어 있고 피처 점수가 0.5 이상인 보기를 반환합니다.
다수 축의 필터를 결합할 수 있습니다.
- 특징[점수 > 0.5] 및 일치[점수 > 0.5]//점수가 0.5보다 큰 특징과 0.5보다 큰 특징이 있는 보기를 반환합니다.
하나의 축에 대해 다수의 필터를 지정할 수 있습니다.
- 기능[점수 > 0.5 및 일치]// 0.5보다 큰 스코어를 가진 피처가 있는 뷰를 반환하고 피처가 일치 모델에 있습니다.
