1.应用场景 主要用于数组求和. 2.学习/操作 JavaScript 数组求和的方法 var array = [1, 2, 3, 4, 5]; var sum = 0; 1.for循环 for...array.forEach(ele => { sum += ele; }); 结果: 3.归并方法reduce()和 reduceRight() // 这两个方法都会迭代数组的所有项...// 其中， reduce()方法从数组的第一项开始，逐个遍历到最后。 // 而 reduceRight()则从数组的最后一项开始，向前遍历到第一项。...// 比较推荐使用 TBD 4.参考 js数组求和的方法_Fly的博客-CSDN博客_js数组求和的方法 https://www.jb51.net/article/154559.htm 后续补充
js数组求和的5种方法 题目描述 计算给定数组 arr 中所有元素的总和 输入描述: 数组中的元素均为 Number 类型 输入例子: sum([ 1, 2, 3, 4 ]) 输出例子: 10 1、不考虑算法复杂度
本文主要内容是通过001问题来初步了解数组求和的两种常用方法。 001-Two Sum 给定一个整数数组和一个目标值，找出数组中和为目标值的两个数。...存放数组中的值，value存放数组中的索引，遍历数组，将遍历过的值存入dict，如果目标值减去当前值在dict中则证明找到了目标值。...（2） 还有一点需要注意的是如果想按从小到大的顺序返回值，dict中存放的肯定是前一个值（因为是之前遍历过的）。...（5） 当等于时由于我们需要得到左值和右值在原本数组的索引，我们需要考虑以下问题。...，下一文将引申这两种方法在三个数求和中的应用。
在排序数组中查找数字 题目1：数字在排序数组中出现的次数 统计一个数字在排序数组中出现的次数。例如，输入排序数组{1,2,3,3,3,3,4,5}和数字3，由于3出现了4次，因此输出4....思路： 2分查找数组中的第一个k： 1. 如果中间数字大于k，那么k只可能出现在前半段 2. 如果中间数字小于k，那么k只可能出现在后半段 3....一个长度为n-1的递增排序数组中的所有数字都是唯一的，并且每个数字都在范围0~n-1之内。在范围0～n-1内的n个数字中有且仅有一个数字不在该数组中，请找出这个数字。...思路：因为数组有序，因此数组中开始的一些数字与它们的下标相同。如果不在数组中的那个数字记为m，那么所有比m小的数字下标都与它们的值相同。由于m不在数组中，m+1的下标正好是m。...如果中间元素的值与下标不相等，并且前面一个元素的下标与值正好相等，则这个下标就是数组中缺失的数字。 3. 如果中间元素的值与下标不相等，并且前面一个元素的下标与值也不相等，怎查找左边。
1、基本概念Python中符合切片并且常用的有：列表，字符串，元组。 下面那列表来说明，其他的也是一样的。 格式：[开头：结束：步长] 开头：当步长>0时，不写默认0。...当步长0 是从左往右走，中的[0,9)?...len(alist),即a[m:] 代表列表中的第m+1项到最后一项，相当于a[m:5]当i,j都缺省时，a[:]就相当于完整复制a?...3、二维数组（逗号，）X[n0,n1,n2]表示取三维数组，取N维数组则有N个参数，N-1个逗号分隔。...numpy的切片操作，一般结构如num[a:b,c:d]，分析时以逗号为分隔符，逗号之前为要取的num行的下标范围(a到b-1)，逗号之后为要取的num列的下标范围(c到d-1)；前面是行索引，后面是列索引
., 23) 进行重新的排列时，在多维数组的多个轴的方向上，先分配最后一个轴（对于二维数组，即先分配行的方向，对于三维数组即先分配平面的方向） # 代码 import numpy as np # 一维数组...的维度:\n",a.ndim) # 现在调整其大小,2行3列4个平面 b = np.reshape(np.arange(24), (2, 3, 4)) # b 现在拥有三个维度 print("b(也是三维数组...：\n") print(b[:, :, 0]) print(b[:, :, 1]) print(b[:, :, 2]) print(b[:, :, 3]) # 运行结果 a的维度: 1 b(也是三维数组
在numpy中，当需要循环处理数组中的元素时，能用内置通函数实现的肯定首选通函数，只有当没有可用的通函数的情况下，再来手动进行遍历，遍历的方法有以下几种 1....for i in a: ... print(i) ... [0 1 2 3] [4 5 6 7] [ 8 9 10 11] for循环中得到的是对应元素的副本，所以通过上述方式只能访问，不能修改原始数组中的值...print(i) ... 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 3. nditer迭代器 numpy中的nditer函数可以返回数组的迭代器，该迭代器的功能比flat更加强大和灵活，在遍历多维数组时...>>> for i in np.nditer(a, order='C'): ... print(i) ... 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 # 按列处理 >>> for i in...np.nditer(a, order='F'): ... print(i) ... 0 4 8 1 5 9 2 6 10 3 7 11 普通的遍历只能访问元素，而nditer可以允许我们在遍历的同时修改原始数组中的元素
python之Numpy学习 NumPy 数组过滤 从现有数组中取出一些元素并从中创建新数组称为过滤（filtering）。 在 NumPy 中，我们使用布尔索引列表来过滤数组。...随机数并不意味着每次都有不同的数字。随机意味着无法在逻辑上预测的事物。 伪随机和真随机 计算机在程序上工作，程序是权威的指令集。因此，这意味着必须有某种算法来生成随机数。...我们不需要真正的随机数，除非它与安全性（例如加密密钥）有关或应用的基础是随机性（例如数字轮盘赌轮）。 在本教程中，我们将使用伪随机数。...实例 生成一个 0 到 100 之间的随机浮点数： from numpy import random x = random.rand() print(x) 生成随机数组 在 NumPy 中，我们可以使用上例中的两种方法来创建随机数组...ufunc 用于在 NumPy 中实现矢量化，这比迭代元素要快得多。 它们还提供广播和其他方法，例如减少、累加等，它们对计算非常有帮助。
numpy中有一个掩码数组的概念，需要通过子模块numpy.ma来创建，基本的创建方式如下 >>> import numpy as np >>> import numpy.ma as ma >>> a...上述代码中，掩藏了数组的前3个元素，形成了一个新的掩码数组，在该掩码数组中，被掩藏的前3位用短横杠表示，对原始数组和对应的掩码数组同时求最小值，可以看到，掩码数组中只有未被掩藏的元素参与了计算。...掩码数组赋予了我们重新选择元素的权利，而不用改变矩阵的维度。...在可视化领域，最典型的应用就是绘制三角热图，代码如下 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import numpy.ma as ma...在numpy.ma子模块中，还提供了多种创建掩码数组的方式，用法如下 >>> import numpy.ma as ma >>> a array([0, 1, 2, 3, 4]) # 等于2的元素被掩盖
机器学习中的数据被表示为数组。 在Python中，数据几乎被普遍表示为NumPy数组。 如果你是Python的新手，在访问数据时你可能会被一些python专有的方式困惑，例如负向索引和数组切片。...在本教程中，你将了解在NumPy数组中如何正确地操作和访问数据。 完成本教程后，你将知道： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。 如何使用Pythonic索引和切片访问数据。...[11 22 33 44 55] numpy.ndarray'> 二维列表到数组 在机器学习中，你更有可能使用到二维数据。...Rows: 3 Cols: 2 将一维数组重塑为二维数组 通常需要将一维数组重塑为具有一列和多个数组的二维数组。 NumPy在NumPy数组对象上提供reshape()函数，可用于重塑数据。...(3, 2) (3, 2, 1) 概要 在本教程中，你了解了如何使用Python访问和重塑NumPy数组中的数据。 具体来说，你了解到： 如何将你的列表数据转换为NumPy数组。
在使用EasyPoi导出Excel的时候，数字是文本格式。不能直接使用Excel的sum函数。需要手动转换成数字。 解决方案： 在对应字段的Excel注解中添加type=10。就可以了。
参考链接： C++程序查找三个数字中最大的数字 本人在学习潭浩强的C++程度设计一书时，看到如下一道练习题： 编写程序，在被调函数中删去一维数组中所有 相同的数，使之只剩一个，数组中的数已按由 小到大的顺序排列...，被调函数返回删除后数组 中数据的个数。...例如： 原数组： 2 2 2 3 4 4 5 6 6 6 6 7 7 8 9 9 10 10 10 删除后： 2 3 4 5 6 7 8 9 10 本人的解答如下，发上来与大家交流，不合理之处，还望大家不吝赐教...思路： 一、从数组后面开始，去掉所有重复的； PS：本人的做法是将重复的置为0。 二、将散乱分布的非零元素整理到一起，同时统计数据个数； 三、打印数组，并return 数据个数。
在numpy中，有一系列对数组进行操作的函数，在使用这些函数之前，必须先了解以下两个基本概念 副本 视图 副本是一个数组的完整拷贝，就是说，先对原始数据进行拷贝，生成一个新的数组，新的数组和原始数组是独立的...在使用函数和方法时，我们首先要明确其操作的是原始数组的副本还是视图，然后根据需要来做选择。...数组的转置 数组转置是最高频的操作，在numpy中，有以下几种实现方式 >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9,...，而且在对应的轴上尺寸相同，特别需要注意，即使只是在二维数组的基础上增加1行或者1列，也要将添加项调整为二维数组。...7, 5]) >>> np.sort(a) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 7]) >>> a.sort() >>> a array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 7]) 在numpy
Python中numpy数组的合并有很多方法，如 np.append() np.concatenate() np.stack() np.hstack() np.vstack() np.dstack...假设有两个数组a，b分别为： >>> a array(［0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8］) >>> b = a*2 >>> b array(［ 0...[ 1, 2], [ 2, 4］, ［ 3, 6], [ 4, 8], [ 5, 10］, ［ 6, 12], [ 7, 14], [ 8, 16］]) 4、列组合column_stack() 一维数组...：按列方向组合 二维数组：同hstack一样 5、行组合row_stack() 以为数组：按行方向组合 二维数组：和vstack一样 6、“==”用来比较两个数组 >>> a==b array(
1，问题简述 统计一个数字在排序数组中出现的次数。...= [5,7,7,8,8,10], target = 8 输出: 2 示例 2: 输入: nums = [5,7,7,8,8,10], target = 6 输出: 0 限制： 0 数组长度
题目描述 在一个长度为n的数组里的所有数字都在0到n-1的范围内。 数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字是重复的。也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复的数字。...例如，如果输入长度为7的数组{2,3,1,0,2,5,3}，那么对应的输出是第一个重复的数字2。 解题思路 最简单的就是用一个数组或者哈希表来存储已经遍历过的数字，但是这样需要开辟额外的空间。...如果题目要求不能开辟额外的空间，那我们可以用如下的方法： 因为数组中的数字都在0~n-1的范围内，所以，如果数组中没有重复的数，那当数组排序后，数字i将出现在下标为i的位置。...现在我们重排这个数组，从头到尾扫描每个数字，当扫描到下标为i的数字时，首先比较这个数字(记为m)是不是等于i。...如果是，则接着扫描下一个数字；如果不是，则再拿它和m 位置上的数字进行比较，如果它们相等，就找到了一个重复的数字（该数字在下标为i和m的位置都出现了），返回true；如果它和m位置上的数字不相等，就把第
题目描述： 在一个长度为 n 的数组里的所有数字都在 0 到 n-1 的范围内。数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字是重复的，也不知道每个数字重复几次。请找出数组中任意一个重复的数字。...因此不能使用排序的方法，也不能使用额外的标记数组。 对于这种数组元素在 [0, n-1] 范围内的问题，可以将值为 i 的元素调整到第 i 个位置上进行求解。...在调整过程中，如果第 i 位置上已经有一个值为 i 的元素，就可以知道 i 值重复。
# the basic way s = 0 for x in range(10): s += x # the right way s = sum(ra...
添加和删除元素的方法主要是 append：只能追加在末尾 insert：可以在指定位置插入 delete：删除元素 unique：数组中元素去重 append numpy.append(arr,values...array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) np.append(a, [[17,18,19]], axis=0) # axis=0表示按行插入；2层中括号[]：numpy...的括号好严格 array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [17, 18, 19]]) insert **numpy.insert(arr,obj,...(a, 2, [11,12], axis=0) # axis=0按行插入：第2行前面 array([[ 1, 2], [ 3, 4], [11, 12],...[ 5, 6]]) np.insert(a, 1, [9], axis=1) # 操作是在原来的数组a上，不是上一步变化之后的数组，注意维度的一致性 array([[1, 9, 2],
---- 1.问题引出：默认情况下python交互界面的tab键 在linux下，或在路由器、交换机上，按tab键按得很爽，什么不完整的，tab一下都出来了，无奈，在linux中安装的python...，默认情况是没有tab功能的，也就是在python的交互界面中，tab是没有办法补全的，python的交互界面只是把它当作正常的多个空格补全来处理： xpleaf@py:~/seminar6/day1$...=====>按tab键，想看看sys的子模块，结果就是按出了一大堆空格键 是啊，这也太恶心了！没有tab键，宝宝不开心！...不过当时确实找了好多，都找不到一个在我自己的实验环境中可以使用的，总是提示各种错误！还好，总算让我找到一个可以使用的，下面直接给出tab.py的代码： #!...===>输入sys.后按两次tab键 sys.__class__( sys.exit( sys.
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