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JS 声明

var 声明一个变量,可同时将其初始化为一个值。 变量声明,无论发生在何处,都在执行任何代码之前进行处理。...用 var 声明的变量的作用域是它当前的执行上下文,它可以是嵌套的函数,也可以是声明在任何函数外的变量。如果你重新声明一个 JavaScript 变量,它将不会丢失其值。...声明和未声明变量之间的差异是: 声明变量的作用域限制在其声明位置的上下文中,而非声明变量总是全局的。...声明变量是它所在上下文环境的不可配置属性,非声明变量是可配置的(如非声明变量可以被删除)。...变量提升 由于变量声明(以及其他声明)总是在任意代码执行之前处理的,所以在代码中的任意位置声明变量总是等效于在代码开头声明。这意味着变量可以在声明之前使用,这个行为叫做“hoisting”。

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    JavaScript基础-JS输出与变量声明

    在JavaScript学习之旅中,掌握基本的输出方式和变量声明是每位开发者必经的第一步。...一、JS输出:console.log的艺术 基础用法 在JavaScript中,console.log()是最常用的输出函数,用于在浏览器的控制台打印信息。...二、变量声明:var、let与const的抉择 var的使用与限制 在ES6之前,var是唯一声明变量的关键字,但它存在作用域提升和变量重复声明的问题。...let允许你在块级作用域内声明变量,而const则用来声明一个常量,一旦赋值就不能更改。...PI = 3; // 这会导致错误 易错点与避免方法 易错点1:误解const的含义 许多人认为const只能用来声明不变的原始值,实际上,它也可以用来声明对象或数组,但这些容器本身不可变

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    JS学习系列 07 - 标签声明(Label Statement)

    这就是goto语句的作用,通过标签声明一个代码块,然后在任何地方都可以执行 goto 'labe' 来进行程序跳转。...也就是说,如果一段代码既能够以语句的方式解析,也能用语法的方式解析,在JS中,会优先按语句来解析。 { a : 1 } 复制代码 上面这段代码,在JS中的执行结果是什么呢?...那么我们前面说过,JS是语句优先的,当一段代码既可以按照语句解析,又可以按照语法解析的时候,会优先按语句解析。...当把{}当做是代码块的时候,里面的 a : 1,是不是很像C语言goto语句的标签声明呢?...结束 这里通过几个例子,引出了 JavaScript 的标签声明语句(Label Statement),从而解释了一些我们常用写法的原理。

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    JS学习系列 07 - 标签声明(Label Statement)

    这就是goto语句的作用,通过标签声明一个代码块,然后在任何地方都可以执行 goto 'labe' 来进行程序跳转。...也就是说,如果一段代码既能够以语句的方式解析,也能用语法的方式解析,在JS中,会优先按语句来解析。 { a : 1 } 上面这段代码,在JS中的执行结果是什么呢? 大家思考2分钟.......那么我们前面说过,JS是语句优先的,当一段代码既可以按照语句解析,又可以按照语法解析的时候,会优先按语句解析。...当把{}当做是代码块的时候,里面的 a : 1,是不是很像C语言goto语句的标签声明呢?...结束 这里通过几个例子,引出了 JavaScript 的标签声明语句(Label Statement),从而解释了一些我们常用写法的原理。

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    统计学-随机变量

    如果随机变量X = {0,1,2,3} 那么X可以是随机的0、1、2或3,其中每个都有不同的概率。” 随机变量 统计描述 随机变量是指变量的值无法预先确定仅以一定的可能性(概率)取值的量。...因变量 变量拥有这些特点 随机变量在统计和概率中非常重要的概念,必须先具有随机变量,才会有后续概率分布的概念。 随机变量用来表示随机现象的结果,可以看成一组值,每个值都有一定的概率被取到。...,是描述随机变量分布的基本函数之一。...分布函数的意义是随机变量的概率。...如果随机变量的值都可以逐个列举出来,则为离散型随机变量。如果随机变量X的取值无法逐个列举则为连续型变量。

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    离散型以及连续型随机变量

    离散型随机变量 定义与性质 离散型随机变量是指其可能取值是有限个或可数无限多个的随机变量。例如,掷骰子的结果(1到6)就是一个典型的离散型随机变量。...连续型随机变量 定义与性质 连续型随机变量是指其可能取值是连续的区间内的任意值的随机变量。例如,身高、体重等都可以视为连续型随机变量。...多维随机变量 二维离散型随机变量 二维离散型随机变量是指两个离散型随机变量的组合。其联合分布律可以通过矩阵形式表示,每个元素对应两个变量的一个组合的概率。...二维连续型随机变量 二维连续型随机变量是指两个连续型随机变量的组合。其联合概率密度函数可以通过一个二元函数表示,该函数在任意区域内积分等于1。...对于连续型随机变量,其PDF是一个非负函数,对任意实数x,有积分等于1。 数学表达: 离散型随机变量的PMF通常表示为 ()p(x),其中 x 是随机变量可能的取值。

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    随机变量的数学期望

    数学期望的定义 1、对于离散型随机变量,其数学期望 ()E(X) 定义为: ()=∑=1E(X)=∑i=1n​pi​xi​ 其中 xi​ 为随机变量 X 的可能值,pi​ 为其对应的概率。...2、对于连续型随机变量,其数学期望 ()E(X) 定义为: ()=∫−∞∞()E(X)=∫−∞∞​xf(x)dx 其中 ()f(x) 为随机变量 X 的概率密度函数。...如何计算两个或多个随机变量的组合概率及其期望值? 计算两个或多个随机变量的组合概率及其期望值,需要综合运用概率论和统计学中的多种方法。以下是详细的步骤和公式: 1....具体来说,如果有一个随机变量 X 和另一个随机变量 Y,那么在已知 =Y=y 的条件下,X 的条件期望记作 [∣=]E[X∣Y=y],表示在 Y 取特定值时,X 的平均取值。...通过这些矩,我们可以更深入地了解随机变量的分布特性。例如,方差可以用来衡量数据的离散程度,而协方差则用于衡量两个随机变量之间的相关性。

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