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js中如何判断数组中包含某个特定的值_js数组是否包含某个值

array.indexOf 判断数组中是否存在某个值,如果存在返回数组元素的下标,否则返回-1 let arr = ['something', 'anything', 'nothing',...参数:searchElement 需要查找的元素值。 参数:thisArg(可选) 从该索引处开始查找 searchElement。...numbers.includes(8); # 结果: true result = numbers.includes(118); # 结果: false array.find(callback[, thisArg]) 返回数组中满足条件的第一个元素的值...item.id == 3; }); # 结果: Object { id: 3, name: "nothing" } array.findIndex(callback[, thisArg]) 返回数组中满足条件的第一个元素的索引...方法,该方法返回元素在数组中的下标,如果不存在与数组中,那么返回-1; 参数:searchElement 需要查找的元素值。

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    .NETC# 中设置当发生某个特定异常时进入断点(不借助 Visual Studio 的纯代码实现)

    如果没有 Visual Studio 的帮助(例如运行已发布的程序),当出现某个或某些特定异常的时候如何能够迅速进入中断的环境来调试呢?...} } } 在第一次机会异常处中断 我在这篇博客中举了一个例子来说明如何在发生异常的时候中断,不过是使用 Visual Studio: 在 Visual Studio 中设置当发生某个特定异常或所有异常时中断...Debugger.Break(); } } } 保持 Visual Studio 异常设置窗格中的异常设置处于默认状态(意味着被 catch 的异常不会在 Visual Studio...注意,我们在从第一次机会异常到后面中断的代码中,都设置了这两个特性: DebuggerStepThrough 设置此属性可以让断点不会出现在写的这几个方法中 于是,当你按下 F10 的时候,会跳过所有标记了此特性的方法...于是这段代码可以运行在非 Visual Studio 的环境中,当出现了异常的时候,还可以补救选择一个调试器。 当然,实际上附加到 Visual Studio 进行调试也是最佳的方法。

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    6-比较掩码布尔

    比较 布尔逻辑 本节介绍了使用布尔掩码来检查和操作NumPy数组中的值。...当您要基于某些条件提取,修改,计数或以其他方式操纵数组中的值时,就会出现屏蔽:例如,您可能希望对大于某个值的所有值进行计数,或者可能删除高于某个值的所有异常值阈。...挖掘详细数据 一种解决方法是手动解决这些问题:遍历数据,每当我们看到某个所需范围内的值时就增加一个计数器。出于本章所讨论的原因,从时间和计算结果的角度来看,这种方法都效率很低。...中实现为ufunc;当使用x NumPy使用np.less(x,3)。...易混淆 当使用&和|在整数上,表达式对元素的位进行运算。当使用and或or时,等效于要求Python将对象视为单个布尔实体。在Python中,所有非零整数都将评估为True。

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    Numpy数组

    列 组成一个新数组 np.random.choice(a,(2,3)) # 当 a 是1个整数时,随机选取3个值组成一个新数组 np.random.choice(5,3) (5)np.random.shuffle...1.一维数据选取 (1)传入某个位置 NumPy 中的位置同样从0开始计数的。正序从0开始,倒序从-1开始。...2] (2)传入某个位置位置: 数组中每个元素都有一个位置,若要获取某些连续位置的元素,则可以将这些元素对应的位置表示成一个区间(左闭右开),这和列表的切片相同。...# 获取位置3到5的元素 arr[3:5] # 获取某个位置之后的所有元素 arr[3:] # 获取某个位置之前的所有元素 arr[:3] # 正序位置和倒序位置混用 arr[3:-2] (3)传入某个条件...# 给数组传入某个判断条件,将返回符合该条件的元素 # 获取数组中大于3的元素 arr[ arr > 3 ] 2.多维数据选取 (1)获取某行数据 # 要获取某行数据,直接传入这行的位置(即第几行即可

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    1000+倍!超强Python『向量化』数据处理提速攻略

    简而言之,向量化是一种同时操作整个数组而不是一次操作一个元素的方法,这也得益于Numpy数组。 我们先导入测试数据: 第一次向量化测试: 以这个函数为例。...2 numpy.where() 语法很简单,就像Excel的IF()。 第一个参数是逻辑条件Numpy,它将为数组中的每个元素计算一个布尔数组。...当条件满足且为True时,将返回第二个参数,否则返回第三个参数。 看下面的例子: numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组,并在条件为真或假时返回两个参数,它对每个元素都这样做。...np.select将按从前到后的顺序对每个数组求值,当数据集中的某个给定元素的第一个数组为True时,将返回相应的选择。所以操作的顺序很重要!像np.where。...代码: 基本上,当使用np.select()时。根据经验,你需要为每个return语句设置n个条件,这样就可以将所有布尔数组打包到一个条件中,以返回一个选项。

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    Numpy进阶之排序小技巧

    1、如何对数组元素进行快速排序? 使用numpy.sort函数可以对数组进行排序,并返回排序好的数组。...:排序方法,默认是快速排序; order : 当数组定义了字段属性时,可以按照某个属性进行排序; import numpy as np # 创建一个一维数组 x1 = np.array([1,8,2,4...numpy.argsort函数用于将数组排序后,返回数组元素从小到大依次排序的所有元素索引。...; kind :排序方法,默认是快速排序; order : 当数组定义了字段属性时,可以按照某个属性进行排序; import numpy as np # 创建一维数组 x = np.array([3,...给定多个排序键(可以将其解释为电子表格中的列),lexsort返回一个整数索引数组,该数组描述按多个列排序的顺序。 序列中的最后一个键用于主排序顺序,倒数第二个键用于辅助排序顺序,依此类推。

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    玩转Pandas,让数据处理更easy系列1

    1Series对象介绍 Series 是pandas两大数据结构中(DataFrame,Series)的一种,我们先从Series的定义说起,Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy...Series对象本质上是一个NumPy的数组,因此NumPy的数组处理函数可以直接对Series进行处理。...但是Series除了可以使用位置作为下标存取元素之外,还可以使用标签下标存取元素,这一点和字典相似,每个Series对象都由两个数组组成: 1) index: 它是从NumPy数组继承的Index...2) values: 保存值的NumPy数组。 了解Series的这种数据结构,对于接下来使用Series至关重要。...因为series的index是一个list,所以先添加一个pd.Index()实例,然后再充填上值就行: s3.index.append(pd.Index(['A']) ) 2.3.3 修改 想修改某个元素

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    Python:Numpy详解

    输出数组的形状是输入数组形状的各个维度上的最大值。如果输入数组的某个维度和输出数组的对应维度的长度相同或者其长度为 1 时,这个数组能够用来计算,否则出错。...当输入数组的某个维度的长度为 1 时,沿着此维度运算时都用此维度上的第一组值。  简单理解:对两个数组,分别比较他们的每一个维度(若其中一个数组没有当前维度则忽略),满足:  数组拥有相同形状。...当axis无定义时,是横向加成,返回总是为一维数组!当axis有定义的时候,分别为0和1的时候。当axis有定义的时候,分别为0和1的时候(列数要相同)。...当axis为1时,数组是加在右边(行数要相同)。  numpy.insert numpy.insert 函数在给定索引之前,沿给定轴在输入数组中插入值。 ...numpy.extract() numpy.extract() 函数根据某个条件从数组中抽取元素,返回满条件的元素。  NumPy 字节交换  在几乎所有的机器上,多字节对象都被存储为连续的字节序列。

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    NumPy 笔记(超级全!收藏√)

    输出数组的形状是输入数组形状的各个维度上的最大值。如果输入数组的某个维度和输出数组的对应维度的长度相同或者其长度为 1 时,这个数组能够用来计算,否则出错。...当输入数组的某个维度的长度为 1 时,沿着此维度运算时都用此维度上的第一组值。 ...当axis为1时,数组是加在右边(行数要相同)。  numpy.insert  numpy.insert 函数在给定索引之前,沿给定轴在输入数组中插入值。 ...举个例子:高等院校的入学考试成绩经常以百分位数的形式报告。比如,假设某个考生在入学考试中的语文部分的原始分数为 54 分。相对于参加同一考试的其他学生来说,他的成绩如何并不容易知道。...numpy.extract()  numpy.extract() 函数根据某个条件从数组中抽取元素,返回满条件的元素。

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    Python进阶之NumPy快速入门(二)

    广播的规律总结起来有以下几点: 让所有输入数组都向其中形状最长的数组看齐,形状中不足的部分都通过在前面加 1 补齐。 输出数组的形状是输入数组形状的各个维度上的最大值。...如果输入数组的某个维度和输出数组的对应维度的长度相同或者其长度为 1 时,这个数组能够用来计算,否则出错。 当输入数组的某个维度的长度为 1 时,沿着此维度运算时都用此维度上的第一组值。...比如我们有一个数组A,那么A[x]就是索引A数组中的第x个元素,这里切记x从0开始计数,所以准确来讲是索引第x+1个元素。...布尔索引 这是一种通过布尔(逻辑)运算来获得符合条件元素的索引方式。简单来说,你可以通过给定一定的条件,筛选出满足条件的元素。这种索引方式是我们日常使用Numpy数组较为常用和使用的方法。...A中的元素。

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    NumPy核心概念

    NumPy是Python数据科学生态中重要的基础成员,其中有几个概念比较tricky,简单记录之。更佳阅读体验,可移步NumPy核心概念。...指定某个axis,就是沿着这个axis做相关操作。其中二维数组中两个axis的指向如下图 ?...广播 广播(Broadcast)是 numpy 对不同形状(shape)的数组进行数值计算的方式, 对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。比如当一个scalar与N维数组相加时,自动触发广播机制。...广播的原则很简单 让所有输入数组都向形状最长的数组看齐,形状中不足的通过在前面加1补齐 输出数组的形状是输入数组形状的各个维度上的最大值 如果输入数组的某个维度和输出数组的对应维度长度相同或其长度为1时...,这个数组能计算出来,否则报错 当输入数组的某个维度的长度为1时,沿着此维度运算时用此维度的第一组值 几个数组可以广播到某一个shape,满足以下一个条件即可 数组拥有相同形状 当前维度的值相等 当前维度的值有一个是

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    关于HashMap扩容机制

    HashMap的底层有数组 + 链表(红黑树)组成,数组的大小可以在构造方法时设置,默认大小为16,数组中每一个元素就是一个链表,jdk7之前链表中的元素采用头插法插入元素,jdk8之后采用尾插法插入元素...随着元素的增加,HashMap的数组会频繁扩容,如果构造时不赋予加载因子默认值,那么负载因子默认值为0.75,数组扩容的情况如下: 1:当添加某个元素后,数组的总的添加元素数大于了 数组长度 * 0.75...(如开始创建HashMap集合后,数组长度为16,临界值为16 * 0.75 = 12,当加入元素后元素个数超过12,数组长度扩容为32,临界值变为24) 2:在没有红黑树的条件下,添加元素后数组中某个链表的长度超过了...(如开始创建HashMAp集合后,假设添加的元素都在一个链表中,当链表中元素为8时,再在链表中添加一个元素,此时若数组中不存在红黑树,则数组会扩容为两倍变成32,假设此时链表元素排列不变,再在该链表中添加一个元素...,数组长度再扩容两倍,变为64,假设此时链表元素排列还是不变,则此时链表中存在10个元素,这是HashMap链表元素数存在的最大值,此时,再加入元素,满足了链表树化的两个条件(1:数组长度达到64, 2

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    机器学习入门 3-10 Numpy中的比较和Fancy Indexing

    x[3] # 索引第4个元素 x[3:9] # 索引第4~9个元素(包左不包右) x[3:9:2] # 在第4~9个元素中,每隔2个元素索引一个值(包左不包右) 如果我们想索引向量中 "第4,6,9...row = np.array([0, 1, 2]) col = np.array([1, 2, 3]) print(X[row, col]) ''' [ 1 6 11] ''' 在二维矩阵中需要确定某个元素的位置...当 x 中的某个元素小于 3,则在 bool 数组中对应位置返回 True; 当 x 中的某个元素大于等于 3,则在 bool 数组中对应位置返回 False。...print(np.sum(x <= 3)) # 4 NumPy 中有一个 np.cout_nonzero 函数,能够统计传入函数的数组中有多少个非零元素,对于传入的是 bool 数组,对应的 True...只要有任何一个样本的年龄小于 0 时,则 np.any 就会返回 True; 当样本中的年龄都大于等于 0时,则 np.any 就返回 False。

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    NumPy库入门教程:基础知识总结

    注意在numpy中,当某个轴的指定为-1时,此时numpy会根据实际的数组元素个数自动替换-1为具体的大小,如第二例,我们指明了c仅有一列,而b数组有12个元素,因此c被自动指定为12行1列的矩阵,即一个...4 元素索引和修改 简单的索引形式和切片: 当使用布尔数组b作为下标存取数组x中的元素时,将收集数组x中所有在数组b中对应下标为True的元素。...(附注:当布尔数组的长度与被索引的数组的长度短时,不足的部分都当作False) 利用条件进行索引:利用不等式等进行索引 多维数组的索引和切片(右边框图中的颜色和左边的指令的颜色相对应): 同样的,...因此输出数组的shape是输入数组shape的各个轴上的最大值(往最大轴长上靠)。 2)如果输入数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同或者其长度为1时,这个数组能够用来计算,否则出错。...3)当输入数组的某个轴的长度为1时,沿着此轴运算时都用此轴上的第一组值。 感觉说的不太明白,于是还是用实例说话好了。

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    Python第二十八课:NumPy算术运算

    广播的规律总结起来有以下几点: (1)让所有输入数组都向其中形状最长的数组看齐,形状中不足的部分都通过在前面加 1 补齐。 (2)输出数组的形状是输入数组形状的各个维度上的最大值。...(3)如果输入数组的某个维度和输出数组的对应维度的长度相同或者其长度为 1 时,这个数组能够用来计算,否则出错。 (4)当输入数组的某个维度的长度为 1 时,沿着此维度运算时都用此维度上的第一组值。...用人话讲就是: 对两个数组,分别比较他们的每一个维度(若其中一个数组没有当前维度则忽略),满足: (1)数组拥有相同形状。 (2)当前维度的值相等。 (3)当前维度的值有一个是 1。...若条件不满足,抛出 "ValueError: frames are not aligned" 异常 对于NumPy的广播,我给大家的建议是会多少用多少,尽量不要超出自己知识范围内使用。...我们建立了a,b两个数组,第一个运算是求a每个元素的平方,分别使用了**2,还有np.power两种方式实现,二者结果相同。第二个运算,我们尝试了一下三角函数中的正弦函数,对a进行了一波操作。

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    解决AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘array_interface‘

    这个错误通常是由于数组对象为None引起的。在本篇文章中,我们将介绍这个错误的原因,并提供解决方法。错误原因当我们使用NumPy的函数或方法时,需要将数据传递给这些函数或方法进行处理。...:如果你在进行数组操作时使用了None作为数组对象,将其替换为有效的数组对象即可。...总结: 当出现"AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'array_interface'"的错误时,我们应该检查传递给NumPy函数和方法的数组对象是否为...在函数中,当没有明确的返回值时,通常会默认返回​​None​​​。...None空容器:当一个容器变量没有元素时,通常会将其初始化为​​None​​,而不是空列表、字典或其他容器类型。

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