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  • 定义一个2行3列的整型二维数组对数组中的每个元素赋值一个1~100的随机整数,然后分别对第一行、第二行的元素从小到大排序。 <p>import java.util.Random; <p>class BubbleSort{ <p>public static void ...
  • JAVA中的二维数组

    2010-02-08 16:30:39
    for(int row[] :arr) //此时不难看出,二维数组可以看作是每个元素都是一个一维数组一维数组 { for(int item: row) { System.out.print(item+ " "); } System.out.println(); } 补充: //...
  • 1,数组的索引 import numpy as np arr=np.arange(10) print(arr[::2]) 取的是偶数[ 0 2 4 6 8...(1)arr2=np.arange(100).reshape((20,5)) 20 5 列的数组 print(arr2[1,2]) 和列分别被逗号分开 1是的索引 ...

    1,数组的索引
    import numpy as np
    arr=np.arange(10)
    print(arr[::2]) 取的是偶数[ 0 2 4 6 8 ]
    print(arr[-1]) 取的是最后一个 9
    二维数组的索引
    (1)arr2=np.arange(100).reshape((20,5)) 20 行5 列的数组
    print(arr2[1,2]) 行和列分别被逗号分开 1是行的索引 2 是列
    也可以切片 arr2[1:2,3:4]
    (2)当取的值位置不是连续的时候可以用arr2[(0,0,1,1),(0,2,3,4)] 取 的值是 第0行的0列 第0行2列 第1行的3列 第1行的4列
    (3)bool 值取值
    mask = np.array([1, 0, 1,1,0], dtype=np.bool)
    print(mask)
    print(arr2[mask, 2]) 分别去的是第1行 和第3 行和第4行

    2,数组展平
    arr2.ravel()
    arr2.flatten(‘F’) 纵向依次取值
    arr2.flatten(‘C’) 横向依次取值

    3,数组组合
    arr1=np.arange(12).reshape(3,4)
    arr2=3 * arr1
    np.hstack((arr1,arr2)) 横向组合
    np.vstack((arr1,arr2))纵向组合
    np.concatenate((arr1,arr2),axis=1)横向组合
    np.concatenate((arr1,arr2),axis=0)纵向组合

    4,数组分割
    hsplit ,vsplit,split
    hsplit 横向vsplit纵向 spilit 由axis决定横纵
    np.split(arr,2,axis=1) 平均切分 当axis等于1时 列数必须是2的倍数 当axis等于0的时候 行数必须是2的倍数

    6数组unfunc 函数
    x=np,array([1,2,3])
    y= np.array([4,5,6])
    print(x+y) >[5 7 9]
    print(x*y) >[ 4 10 18]
    print(‘幂运算’,x**y) >[ 1 32 729]
    print(x/y)
    >[0.25 0.4 0.5 ]
    print(x>y)
    >[False False False]
    print(x<y)
    >[ True True True]
    print(xy)>[False False False]
    print(x!=y)>[ True True True]
    print(x<3)
    >[ True True False]
    取出 2的倍数的值
    b= np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
    mask=b%2==0
    print(b[mask])

    unfunc 的广播机制
    条件 :a :n*m
    b 一行(元素个数等于a的列数) 或则一列 (行数和a的行数相等)
    arr2 = np.array([[0,0,0],[1,1,1],[2,2,2]])
    arr3 = np.array([1,2,3]).reshape((3,1))
    print(arr2+arr3)

    6,arr = np.arange(100).reshape((10,10))
    np.save(‘arr’,arr) 保存的文件是个二进制文件,存放的是一个数组;存储时候,文件可以不声明后缀名

    arr2=np.arange(100).reshape((20,5))
    np.savez(‘arrz’,arr,arr2) 返回的.npz文件:包含很多npy文件

    读取文件:
    data=np.load(‘arr.npy’)
    读类似文件夹的东西
    data1=np.load(‘arrz.npz’)
    print(data【‘arr_1’】)

    2 文本文件的读取: txt ,csv
    文件保存
    np.savetxt(‘arr.txt’,arr,fmt=’%d’,delimiter=’,’)

    data2=np.loadtxt(‘arr.txt’,delimiter=’,’) # 声明分割符,不声明无法识别
    print(data2)

    3 常用的统计函数
    arr = np.random.randint(1,10,size=10)
    print(arr)
    arr.sort()
    print(‘排序后’,arr)

    arr1= np.random.randint(1,10,size=(3,3))
    print(arr1.sort(axis=0))
    print (arr1)

    arr = np.random.randint(1,10,size=10)
    print(arr)
    print(arr.argsort()) # 返回的是下标 的排序
    print(arr【arr.argsort】()[:5])

    lexsort
    a = np.array([3, 2, 6, 4, 5])
    b = np.array([50, 30, 40, 20, 10])
    c = np.array([400, 300, 600, 100, 200])
    d=np.lexsort((a,b,c))#根据最后一个排序
    print(d)
    print(list(zip(a[d],b[d],c[d]))

    #去重
    arr=np.array([1,3,3,4,5,2,14,3,1,2,3,123,123,123,5])
    print(np.unique(arr))

    #重复
    arr2 = np.arange(10).reshape((5,2))
    print(np.tile(arr,3))
    print(np.tile(arr2,3))

    #按照元素重复
    print(arr2.repeat(2,axis=1))

    10 统计函数
    print(np.sum(arr2))#所有元素的和
    print(arr2.sum(axis=0)) # 所有行的每一个列的和,纵向求和
    print(arr2.sum(axis=1)) 横向求和
    print(np.mean(arr))所有元素的平均数
    print(arr2.mean(axis=1)) 横向的平均数
    print(arr2.mean(axis=0)) 纵向的平均数
    print(arr2.var())# 方差
    print(arr2.std()) # 标准差
    print(arr.min())# 最小值
    print(arr.max())#最大值
    print(arr2.argmax())#最大值下标
    print(arr2.cumsum())累计和
    print(arr2.cumprod())累计积

    5,矩阵创建
    matr1= np.mat (‘1 2 3 4;5 6 7 8;9 10 11 12’)
    用字符串样式创建矩阵
    matrix2= np.matrix([[1,2,3],[4,5,6]])
    用列表样式创建

    矩阵运算
    matrix1=matr1 + matr2
    print(matrix1)
    matrix2=matr1 * matr2

    print(np.multiply(matr1,matr2)) # 对应相乘
    print(matr2.T) 转置 矩阵
    print(matr2.I) 求逆

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  • 1.24 我在一个文件中定义了一个extern数组,然后在另一个文件中使用,为什么sizeof取不到数组的大小? 42 声明问题 43 1.25 函数只定义了一次,调用了一次,但编译器提示非法重声明了。 43 *1.26 main正确定义...
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  • 《你必须知道495C语言问题》

    热门讨论 2010-03-20 16:41:18
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  • 初始化布局(横竖十,共100个单元格,每一个一个按钮,背景图为水果图片,随机生成) 。 初始化对应棋盘(用二维数组表示【0表示空白,非0表示界面对象】)和页面相对应,同步操作。 判断点击图片是否可以...
  • 3.12 我需要根据条件把一个复杂表达式赋值给两个变量中一 个。可以用下边这样代码吗? ((condition) ? a : b) = complicated expression; . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 目录iii ...
  • 你必须知道495C语言问题(PDF)

    热门讨论 2009-09-15 10:25:47
    3.12 我需要根据条件把一个复杂表达式赋值给两个变量中一 个。可以用下边这样代码吗? ((condition) ? a : b) = complicated expression; . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 目录iii ...
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  • Java开发技术大全(500源代码).

    热门讨论 2012-12-02 19:55:48
    assignTwoDime.java 为二维数组赋值 getMaxElem.java 获取数组中最大元素 incCapicity.java 演示StingBuffer容量增长 SortDemo.java 排序示例 travelTwoDime.java 遍历二维数组 traversing.java 遍历维...
  • numpy使用笔记

    2021-03-21 14:16:38
    np.zeros([5]) # 创建一行列的零向量 np.zeros([2,5]) # 创建两列的零矩阵 注意: np.zeros([1,5]) 创建的是二维的array。很可能不满足你的需求 np.ones的创建语法与np.zeros相同 数据选择

    持续更新对numpy的使用笔记。

    概览

    numpy的数据切片算头不算尾,例如0:3选中的是第0~第2个元素。

    数据创建

    • np.arange(0,1,0.1) # 创建数组,初元素,末元素,步长 注意,若末元素设定为1500,则实际不包含1500
    • np.linspace(0,1,100) # 创建数组,初元素,末元素,元素个数
    • np.zeros([5]) # 创建一行五列的零向量
    • np.zeros([2,5]) # 创建两行五列的零矩阵
      注意: np.zeros([1,5]) 创建的是二维的array。很可能不满足你的需求
      np.ones的创建语法与np.zeros相同

    数据选择

    以a = np.array([2,4,6,1],[1,5,2,9])为例

    • a[:,0] # 返回第0列
    • a[0,:] # 返回第0行
    • np.argmax(a) #返回7,最大值的索引
    • np.argmax(a, axis=0) #返回[0,1,0,1] 每列之间比较,返回最大值行索引
    • np.argmax(a, axis=1) #返回[2,3] 每行之间比较,返回最大值列索引
    • np.isnan(a) # 判断a是否是nan
    • np.isinf(a) # 判断a是否是inf
      注意: 一定不能用a==np.nan判断,会返回False!

    array1 = np.array([1,2,3,4,5])
    np.where(array1>3) # 返回(array([1, 3], dtype=int64),)

    数据拼接

    • ans = np.concatenate((a,b),axis=0) # 将矩阵a和矩阵b上下拼接。若axis=1则左右拼接。
      注意: 若 a = np.array([1]) , b = np.array([2,3]),是不能实现左右拼接变成[1,2,3]的,hstack是更好的解决方法。
    • np.c_[A,B] # 将两矩阵A、B沿列方向拼接
    • np.r_ # 沿行方向拼接

    下面两类方法功能完全相同:

    • np.hstack((arr1,arr2)) # 将两个矩阵在水平方向堆叠。
    • np.vstack((arr1,arr2)) # 将两个矩阵在竖直方向堆叠。

    numpy中的随机

    • np.random.choice(3) # 等价于np.random.randint(0,3),即从[0,3)中选择随机整数 注意:numpy都是左闭右开,random包中的randint是闭区间
    • np.random.choice(3,5) # 从[0,3)中选择随机整数,组成一个长度为5的列表。注意:是随机抽一一个元素重复5次。若要取5各不同的数,可以np.random.shuffle再取前5个,或者random.sample(list1, 5)
    • ans = np.random.choice(3,p=[0.6,0.3,0.1]) # 在第一个参数的聚集数据结构中,根据参数p的概率随机选择一个数。 总结:从哪里选,选几个,以什么概率分布选
    • ans = np.random.normal(10,1,600) # 生成600个方差为10、均值为1的正态分布数。

    线性代数

    • np.matmul(A,B) # 矩阵A和B的乘积
    • A*B # 矩阵A和B的点积
    • A.T # 矩阵A的转置。tip:对行向量转置没用,结果还是行向量。行向量转列向量:A.reshape(-1,1)
    • np.linalg.inv(A) # 对矩阵A求逆

    数据变换

    • np.clip(X,clip_min,clip_max,out = X)
      #将X向量限制在clip_min至clip_max的范围内,小的加,大的减。clip_min和clip_max也可以是向量,与X维度一致即可。
      #若未添加out = X,则不会修改原数组X
    • np.reshape() # 修改矩阵的维度。不覆盖
    展开全文
  • 例如,在一维数组[21,46,24,99,57,77,86]中,查找数据元素99,首先从第1元素21开始进行比较,比较结果与要查找数据不相等,接着与第2个元素46进行比较,以此类推,当进行到与第4元素比较时,它们相等,...
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  • java课程实验

    热门讨论 2012-12-02 16:51:19
    1) 以类型int[][]声明一个叫matrix的二维数组变量,将矩阵初始化为一个5个元素的数组。 2) 以下方式为matrix的内部元素赋值:matrix从零开始循环到其长度值;例如索引为i,在每次迭代中,将matrix[i]指向一个新的...
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  • c语言经典案例

    2014-10-30 08:06:57
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  • • 将二维数组转换为维数组 • 数组公式实现单条件求和 • 计算周中内存采购平均价格 • 统计各品牌商品销量汇总 • 利用COUNT函数代替SUM 函数统计不重复记录 • 标识零件规格号中非法数据 • 将中文...
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空空如也

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创建一个2行100列的二维数组