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  • VB中Array函数

    千次阅读 2019-01-22 09:22:04
    Array为定义组的函数

    在这里插入图片描述
    Array为定义组的函数 其表示a(1)=1,a(2)=2,a(3)=3,a(4)=4,a(5)=5

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  • VB中关于Array函数与Split函数

    千次阅读 2019-02-11 15:15:53
    一.定义 1.关于Split; Split函数是一个用于分割字符串的函数,它能以一个字符串内容的一个(或几个连续的)特定的字符为切割位点的标志,将这个字符串...数组=array(数值1,数值2,数值3) 二.举例 1.关于Spl...

    一.定义
    1.关于Split;
    Split函数是一个用于分割字符串的函数,它能以一个字符串内容中的一个(或几个连续的)特定的字符为切割位点的标志,将这个字符串分割成若干个小字符串。它的用法是:
    变量 = Split(原字符串变量, 切割标志)
    2.关于Array;
    返回一个包含数组的 Variant,一般定义一个变体数组,然后:
    数组=array(数值1,数值2,数值3)
    二.举例
    1.关于Split:
    Private Sub Form_Load()
    Dim a
    x = “22.214 214.121 1546”
    a = Split(x)
    For i = 0 To UBound(a)
    MsgBox “第” & i + 1 & “段是” & a(i)
    Next i
    End Sub
    2.关于Array:
    Private Sub Command1_Click()
    Dim arr1
    Dim arr2(4) As Integer
    arr1 = Array(Val(Text1.Text), Val(Text2.Text), Val(Text3.Text), Val(Text4.Text))
    For i = 1 To 4
    arr2(i) = CInt(arr1(i))
    Next i
    Sort arr2()
    Text1.Text = arr2(1)
    Text2.Text = arr2(2)
    Text3.Text = arr2(3)
    Text4.Text = arr2(4)
    End Sub
    注意事项:使用Array的数组下标是随意的,并非从0开始,然而Split的数组下标必然是从0开始。

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  • vb6解析josn数组.txt

    2020-03-31 17:54:02
    在数组[]包含json里面有数组元素的话,可以通过他解析,亲测好使!
  • foreach和array的应用(VB6.0代码编写) foreach和array的应用 QQ223857666勾月
  • python Numpy中array详解

    万次阅读 多人点赞 2017-09-20 11:20:59
    Numpy是Python的一个科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实,list已经提供了类似于矩阵的表示形式,不过numpy为我们提供了更多... 在NumPy维度(dimensions)叫做轴(axes),轴

    Numpy是Python的一个科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实,list已经提供了类似于矩阵的表示形式,不过numpy为我们提供了更多的函数。

    NumPy数组是一个多维数组对象,称为ndarray。数组的下标从0开始,同一个NumPy数组中所有元素的类型必须是相同的。

    >>> import numpy as np

    数组的创建

    使用numpy.array方法将tuplelist, array, 或者其他的序列模式的数据转创建为 ndarray, 默认创建一个新的 ndarray.

    >>> np.array([1,2,3,4]) 
    [1 2 3 4]
    
    >>> b = array( [ (1.5,2,3), 
                     (4,5,6)  ]  )   
    array([[ 1.5,  2. ,  3. ],  
         [ 4. ,  5. ,  6. ]])  
    
    >>> c = array( [ [1,2], [3,4] ], dtype=complex)  
    #指定数组中元素的类型
    >>> c  
        array([[ 1.+0.j,  2.+0.j],  
           [ 3.+0.j,  4.+0.j]]) 

    生成均匀分布的array:
    arange(最小值,最大值,步长)(左闭右开) : 创建等差数列
    linspace(最小值,最大值,元素数量)
    logspace(开始值, 终值, 元素个数): 创建等比数列

    >>> np.arange(15)
    [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]
    
    >>> np.arange(15).reshape(3,5)
    [[ 0  1  2  3  4]
     [ 5  6  7  8  9]
     [10 11 12 13 14]]
    
    >>> np.arange( 0, 2, 0.3 )        
    array([ 0. ,  0.3,  0.6,  0.9,  1.2,  1.5,  1.8])
    
    >>> np.linspace(1,3,9)
    [ 1.    1.25  1.5   1.75  2.    2.25  2.5   2.75  3.  ]

    生成特殊数组
    np.ones: 创建一个数组, 其中的元素全为 1
    np.zeros: 创建元素全为 0 的数组, 类似 np.ones
    np.empty创建一个内容随机并且依赖与内存状态的数组。
    np.eye: 创建一个对角线为 1 其他为 0 的矩阵.
    np.identity: 创建一个主对角线为 1 其他为 0 的方阵.

    >>> np.zeros((3,4))
    [[ 0.  0.  0.  0.]
     [ 0.  0.  0.  0.]
     [ 0.  0.  0.  0.]]
    
    >>> np.ones((3,4))
    [[ 1.  1.  1.  1.]
     [ 1.  1.  1.  1.]
     [ 1.  1.  1.  1.]]
    
    >>> np.eye(3)
    [[ 1.  0.  0.]
     [ 0.  1.  0.]
     [ 0.  0.  1.]]

    获取数组的属性

    >>> a = np.zeros((2,2,2))
    >>> a.ndim   #数组的维数
    3
    >>> a.shape  #数组每一维的大小
    (2, 2, 2)
    >>> a.size   #数组全部元素的数量 
    8
    >>> a.dtype  #数组中元素的类型
    float64
    >>> print a.itemsize  #每个元素所占的字节数
    8

    数组索引,切片,赋值

    ‘…’符号表示将所有未指定索引的维度均赋为 ‘:’
    ‘:’在python中表示该维所有元素

    >>> a = np.array( [[2,3,4],[5,6,7]] )
    >>> a
    [[2 3 4]
     [5 6 7]]
    >>> a[1,2]
    7
    >>> a[1,:]
    [5 6 7]
    >>> print a[1,1:2]
    [6]
    >>> a[1,:] = [8,9,10]
    >>> a
    [[ 2  3  4]
     [ 8  9 10]]
    >>> c[1,...]                                   # same as c[1,:,:] or c[1]
    array([[100, 101, 102],
           [110, 112, 113]])
    >>> c[...,2]                                   # same as c[:,:,2]
    array([[  2,  13],
           [102, 113]])
    >>> def f(x,y):
    ...     return 10*x+y
    ...
    >>> b = np.fromfunction(f,(5,4),dtype=int)    #
    >>> b
    array([[ 0,  1,  2,  3],
           [10, 11, 12, 13],
           [20, 21, 22, 23],
           [30, 31, 32, 33],
           [40, 41, 42, 43]]) 

    数组操作

    >>> a = np.ones((2,2))
    >>> b = np.eye(2)
    >>> print a
    [[ 1.  1.]
     [ 1.  1.]]
    >>> print b
    [[ 1.  0.]
     [ 0.  1.]]
    >>> print a > 2
    [[False False]
     [False False]]
    >>> print a+b             #数组加,对应位置相加
    [[ 2.  1.]
     [ 1.  2.]]
    >>> print a-b             #数组减,对应位置相减
    [[ 0.  1.]
     [ 1.  0.]]
    >>> print b*2             #数组与数值相乘,对应位置乘
    [[ 2.  0.]
     [ 0.  2.]]
    >>> print (a*2)*(b*2)     #数组与数组相乘,按位置一对一相乘
    [[ 4.  0.]
     [ 0.  4.]]
    >>> print b/(a*2)          #数组与数组相除,按位置一对一相除
    [[ 0.5  0. ]
     [ 0.   0.5]]
    >>> print a.dot(b)                    # matrix product,矩阵乘
    >>> np.dot(a,a)                       #矩阵乘法
    array([[ 2.,  2.],
           [ 2.,  2.]])
    >>> print (a*2)**4
    [[ 16.  16.]
     [ 16.  16.]]
    >>> b = a              #浅拷贝
    >>> b is a
    True
    >>> c = a.copy()       #深拷贝
    >>> c is a
    False

    内置函数(min,max,sum),同时可以使用axis指定对哪一维进行操作:

     >>> a.sum()
    4.0
    >>> a.sum(axis=0)    #计算每一列(二维数组中类似于矩阵的列)的和
    array([ 2.,  2.])
    >>> a.min()          #数组最小值
    1.0
    >>> a.max()          #数组最大值
    1.0

    使用numpy下的方法:

    >>> np.sin(a)
    array([[ 0.84147098,  0.84147098],
           [ 0.84147098,  0.84147098]])
    >>> np.max(a)
    1.0
    >>> np.floor(a)  
    array([[ 1.,  1.],
           [ 1.,  1.]])
    >>> np.exp(a)               #e^x
    array([[ 2.71828183,  2.71828183],
           [ 2.71828183,  2.71828183]])
    >>> print np.vstack((a,b))   #合并数组
    [[ 1.  1.] 
     [ 1.  1.]
     [ 1.  0.]
     [ 0.  1.]]
    >>> print np.hstack((a,b))   #合并数组
    [[ 1.  1.  1.  0.]
     [ 1.  1.  0.  1.]]
    >>> print a.transpose()       #转置

    numpy.linalg模块中有很多关于矩阵运算的方法:

    >>> import numpy.linalg as nplg

    NumPy中的基本数据类型

    名称描述
    bool用一个字节存储的布尔类型(True或False)
    inti由所在平台决定其大小的整数(一般为int32或int64)
    int8/16/32/64整数,1/2/4/8个字节大小
    uint8/16/32/64无符号整数
    float16/32/64半/单/双精度浮点数,16/32/64位,指数、精度也不同
    complex64/128复数,分别用两个32/64位浮点数表示实部和虚部

    输出数组
    当输出一个数组时,NumPy以特定的布局用类似嵌套列表的形式显示:

    • 第一行从左到右输出
    • 每个切片通过一个空行与下一个隔开
    • 一维数组被打印成行,二维数组成矩阵,三维数组成矩阵列表。
    • 如果一个数组太长,则NumPy自动省略中间部分而只打印两端的数据: 
    >>> a = arange(6)                         # 1d array  
    >>> print a  
        [0 1 2 3 4 5]  
         
    >>> b = arange(12).reshape(4,3)           # 2d array  
    >>> print b  
        [[ 0  1  2]  
        [ 3  4  5]  
        [ 6  7  8]  
        [ 9 10 11]]     
    >>> c = arange(24).reshape(2,3,4)         # 3d array  
    >>> print c  
        [[[ 0  1  2  3]  
        [ 4  5  6  7]  
        [ 8  9 10 11]]  
         
        [[12 13 14 15]  
        [16 17 18 19]  
        [20 21 22 23]]]  
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  • VB085-foreach和array的应用源代码
  • Asp.Net(C#.VB)Array、ArrayList和List的区别 数组:固定长度的一段内存。 ArrayList:可以理解为可以动态增加内存的数组,是一种链表。 List是一种范型链表,解决了ArrayList对于值类型需要装箱拆箱的缺点。 ...

    Asp.Net(C#.VB)Array、ArrayList和List的区别

     

        数组:固定长度的一段内存。 

        ArrayList:可以理解为可以动态增加内存的数组,是一种链表。 

        List是一种范型链表,解决了ArrayList对于值类型需要装箱拆箱的缺点。

     

        数组就是值对象,它存储数据元素类型的值的一系列位置。Arraylist和List可以提供添加、删除等操作的数据。

        泛形中的元素类型是固定的。

    比如:

    ArrayList a = new ArrayList (); 

    a.add(1); 

    a.add("aaaa"); 

    a.add(new class()); 

        Arraylist中可以添加任何类型的元素。

     

        如果定义的是泛形的话 

    List <MyClass > myclasslist = new List <MyClass > 

    MyClassList.add(new MyClass()); 

        泛形中就不能再添加别的类型的,它只能添加MyClass类型的实例。

    这样做的好处是:当读取和存储操作时,可以减少因为折箱和装箱带的类型转换的性能损失。

     

        泛型的好处: 

        通过允许指定泛型类或方法操作的特定类型,泛型功能将类型安全的任务从您转移给了编译器。不需要编写代码来检测数据类型是否正确,因为会在编译时强制使用正确的数据类型。减少了类型强制转换的需要和运行时错误的可能性。泛型提供了类型安全但没有增加多个实现的开销。

    List是一个接口,而ListArray是一个类。 

    ListArray继承并实现了List。 

    所以List不能被构造,但可以向上面那样为List创建一个引用,而ListArray就可以被构造。 

    List list;    //正确  list=null; 

    List list=new List();   //???  是错误的用法 

     

        这两处结果是是有差别的。 

    List list = new ArrayList();这句创建了一个ArrayList的对象后把上溯到了List。此时它是一个List对象了,有些ArrayList有但是List没有的属性和方法,它就不能再用了。 而ArrayList list=new ArrayList();创建一对象则保留了ArrayList的所有属性。 

    这是一个例子: 

    import java.util.*; 

     

    public class TestList{ 

    public static void main(String[] args){ 

    List list = new ArrayList(); 

    ArrayList arrayList = new ArrayList(); 

     

    list.trimToSize(); 

    arrayList.trimToSize(); 

    编译一下就知道结果了。

     

    如果这个样子: 

    List a=new ArrayList(); 

    则a拥有List与ArrayList的所有属性和方法,不会减少

    如果List与ArrayList中有相同的属性(如int i),有相同的方法(如void f()),

    则a.i是调用了List中的i 

    a.f()是调用了ArrayList中的f(); 

     

        问题的关键: 

        为什么要用 List list = new ArrayList() ,而不用 ArrayList alist = new ArrayList()呢?

        问题就在于List有多个实现类,现在你用的是ArrayList,也许哪一天你需要换成其它的实现类,如 LinkedList或者Vector等等,这时你只要改变这一行就行了:List list = new LinkedList(); 其它使用了List地方的代码根本不需要改动。 

        假设你开始用 ArrayList alist = new ArrayList(),这下你有的改了,特别是如果你使用了 ArrayList特有的方法和属性。 

     

        List是一个接口,针对接口编程, 

        List list = new ArrayList(); 

        这其实是创建了一个ArrayList对象,但他被向上转型到List类型了,所以ArrayList在List里没有的方法都不能用了,但最终他还是个ArrayList类型,代码: 

    List list = new ArrayList();
    System.out.println(list.getClass());

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