SUBTOTAL函数允许使用有限数量的工作表函数对此类数组进行操作，但它不会展现进行公式操作的这个数组。...然而，OFFSET函数的第二个参数是数组时，例如： OFFSET(rng,ROW(rng)-MIN(ROW(rng)),,1) 会返回一个单元格区域数组。...如果数组大小合适，如本例所示，OFFSET函数会为原始单元格区域（rng）中的每个单元格返回一个单独的单元格区域。因此，如果使用SUBTOTAL函数操作该数组，则每个单元格区域都会单独计算。...) 与SUBTOTAL函数一起使用的OFFSET函数返回一个数组，该数组可用作数组公式的一个元素。...不带OFFSET函数的SUBTOTAL函数仅返回标量值，而不是数组。 欢迎在下面留言，完善本文内容，让更多的人学到更完美的知识。
利用的是查表法，多项式是X16+X15+X2+1。...crccreatearray是直接返回生成crc的数组，calcrc是校验数组是否符合crc16,返回0表示符合，1表示不符合 class crc16: auchCRCHi = [ 0x00, 0xC1
参考链接： Python中的Sorted 摘要: 下文讲述Python代码中sorted()函数的功能说明，如下所示: sorted()函数功能说明 sorted()函数功能: 用于对所有可迭代的对象进行排序操作... sorted()函数语法: sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) -------参数说明---- iterable:可迭代对象... cmp:比较的函数，这个具有两个参数，参数的值都是从可迭代对象中取出，此函数必须遵守的规则为，大于则返回1，小于则返回-1，等于则返回0。 ...key:主要是用来进行比较的元素，只有一个参数，具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。 ...reverse:排序规则，reverse = True 降序 ， reverse = False 升序(默认) -------返回值说明---- 重新排序的列表 例: Python sorted
，而是将排序的结果作为参数传递给一个新的数组，而 sort 则在原数组上直接进行了排序 区别就是 sorted 需要一个变量接收排序结果，sort不用 建议使用 sorted，因为 sort 虽然代码更简洁...，但是会修改原数组，这样不灵活，如果你有多个地方同时使用了这个数组，那么经过 sort 操作之后的数组就已经不是原来那个数组了，debug的时候很麻烦 ---- 说完了区别，来具体讲讲使用方法 目录索引...1.升序排序 2.降序排序 3.如果不想要排序后的值，想要排序后的索引，可以这样做 4.字符串类型排序 5.二维数组排序 6.二维数组获取排序后的索引 7.字典数组排序 8.字典数组获取排序后的索引...9.对象排序 10.对象排序获取排序后的索引 11.一维数组排序【numpy】 12.一维数组获取排序后的索引【numpy】 13.一维数组降序排序【numpy】 14.二维数组排序【numpy】 15...没有 sorted，且 numpy 的 sort 方法 和 list 的 sorted 方法使用起来类似 import numpy as np # 一维数组 num_list = np.array(
python数组分割的函数 1、hsplit，水平方向分割。 通过指定返回相同shape的array的数量，或者分割应该发生之后的列来沿着其横轴拆分。 2、vsplit，沿着垂直轴分割。...43, 92], [66, 21, 78, 34], [95, 33, 51, 63]])''' np.hsplit(h5,2) # 将h5水平分割等分两个数组...，被分割的列一定为指定分割数的倍数 '''[array([[13, 7], [57, 50], [ 9, 16], [97, 62], ...数组分割的函数，希望对大家有所帮助。...更多Python学习指路：python基础教程
在编程中，生成随机整数数组是一项非常常见的任务。本文将介绍如何使用Python语言来生成随机整数数组，帮助读者掌握这一有用的编程技巧。...在计算机中，我们通过生成伪随机数来模拟随机数。 2.Python中的随机数模块： -Python中的random模块提供了一系列生成随机数的函数。我们将使用该模块来生成随机整数数组。 ...2.指定数组长度和范围： -首先，我们需要确定生成的随机整数数组的长度和数值范围。 3.生成随机整数数组： -利用random模块的函数，我们可以生成随机整数数组。...例如生成随机浮点数数组，或者根据特定条件生成满足要求的随机数组等。 本文介绍了使用Python生成随机整数数组的方法。...通过学习随机数生成原理和掌握random模块的使用，我们可以方便地生成随机整数数组。随机整数数组的生成在编程中具有广泛的应用场景，并且可以通过修改代码来实现更多的扩展功能。
python生成器函数的第一次理解，后面会进行更正和补充 #python生成器函数的第一次理解，后面会进行更正和补充 #@author ：王志超 #qq：1764681289 欢迎交流 def gene...yield i print(result) a = gene() print(next(a)) print(next(a)) print(a.send("brt")) """F:\py\python.exe... C:/Users/hp/PycharmProjects/untitled1/test.py 8 None 8 brt 8""" """比较结果，大体说明一下生成器函数的调用过程。...2、当再一次使用next（）方法时，函数从上次挂起的状态继续执行，”next（）方法不传入参数给yield，则yield为none （我们暂时理解为yield的值或者它保存的值为none），则result...为none，执行下面的函数 3、到下一次yield的时候，输出yield后面的内容，挂起，继而重复步骤"""
合作: root121toor@gmail.com ~关注我 带你看更多精品技术和面试必备 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4] 输出: 6 解释: 连续子数组...[4,-1,2,1] 的和最大，为 6。
在 Python 中用于生成随机数的模块是 random，在使用前需要 import....random.random()：生成一个 0-1 之间的随机浮点数 import random s = random.random() s random.uniform(a, b)：生成[a,...b]之间的浮点数 import random a = 3.0 b = 6.0 s = random.uniform(a, b) s random.randint(a, b)：生成[a,b]之间的整数...import random a = 3 b = 6 s = random.randint(a, b) s random.randrange(a, b, step)：在指定的集合[a,b)中...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
参考链接： Python中的关键字2 前言： 在Python中可以使用列表生成式进行代码的简化，并且提高代码的运行效率， Python中的内置函数可以使得在工作需求中，进行简单的代码运算并且不再进行... 相应的函数定义，可以提高工作效率，本篇博客将讲解Python中常见的内置函数， 以及字典生成式和列表生成式。 ...正文： 一、列表生成式 定义：列表生成式顾名思义就是生成列表的表达式 示例1：找出1-num之间的所有质数 """ 找出1-num之间的所有质数 题目分析： 1、生成一个列表1-num，进行列表的煸历.../PycharmProjects/westos5/类型的转换.py [1, 3, 5, 7, 8] Process finished with exit code 0 2、给定一个整形数组，将数组中所有地...0 移动到末尾，非0项 保持不变： 在元数组基础上进行移动，勿创建新的数组 # """ # 给定一个整形数组，将数组中地所有的0移动到末尾，非0项 # 保持不变， # 要求：在原有的数组上进行移动
在Python中，生成器和普通函数有一些区别。 生成器使用 yield 语句从函数中返回一个值，而不是使用 return 语句。...当生成器函数被调用时，它会返回一个迭代器对象，而非立即执行函数体内的代码。 生成器函数可以通过多次调用 yield 语句来生成多个值，每次调用产生一个值并暂停函数的执行。...生成器函数可以在执行过程中保存内部状态，并在下一次调用 next() 方法时恢复该状态。这使得生成器可以逐步产生大量的值，而不需要一次性将它们全部存储在内存中。...生成器函数通常使用 for 循环来迭代生成的值，而不需要显式地调用 next() 方法。 生成器可以无限地生成值，而普通函数必须在某个条件下终止执行。...因此，使用生成器可以节省内存和计算资源。 总的来说，生成器函数是一种特殊的函数，它可以在执行过程中产生多个值，并且可以暂停和恢复执行。这使得生成器在处理大量数据或需要延迟计算时非常有用。
1、问题背景在Python中，我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为，但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时，事情就会变得复杂。...例如，我们想要创建一个装饰器，可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数，那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰的对象是一个方法，那么必须为类的每个实例实例化一个新的obj，并将其绑定到该实例。2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题：使用inspect模块来获取被装饰对象的签名。...如果被装饰的对象是一个方法，则将obj绑定到self。如果被装饰的对象是一个函数，则实例化obj。返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。...当这些函数/方法被调用时，dec装饰器会将obj绑定到self（如果是方法）或实例化obj（如果是函数）。然后，dec装饰器会返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。
2022-12-22：给定一个数字n，代表数组的长度， 给定一个数字m，代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字， 所有长度为n的数组中，最长递增子序列长度为3的数组，叫做达标数组。...返回达标数组的数量。 1 <= n <= 500， 1 <= m <= 10， 500 * 10 * 10 * 10， 结果对998244353取模， 实现的时候没有取模的逻辑，因为非重点。...// f、s、t : ends数组中放置的数字！...// n : 一共的长度！ // m : 每一位，都可以在1~m中随意选择数字 // 返回值：i..... 有几个合法的数组！...// 尤其是理解ends数组的意义！ fn number2(n: i32, m: i32) -> i32 { //repeat(vec!
包含yield语句的函数可以用来创建生成器对象，这样的函数也称生成器函数。yield语句与return语句的作用相似，都是用来从函数中返回值。...与return语句不同的是，return语句一旦执行会立刻结束函数的运行，而每次执行到yield语句并返回一个值之后会暂停后面代码的执行，下次通过生成器对象的__next__()方法、内置函数next(...生成器具有惰性求值的特点，适合大数据处理。...__next__() 3 Python标准库itertools提供了一个count(start, step)函数，用来连续不断地生成无穷个数，这些数中的第一个数是start，相邻两个数的差是step。...下面的代码使用生成器模拟了标准库itertools中的count()函数。
数据结构和算法面试题：给定一个整数数组 nums，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。...简介：给定一个整数数组 nums，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。...该算法的实现思路如下： 使用一个变量ans存储最终的答案，使用一个变量cur存储当前的连续子数组和。 遍历整个数组，对于每一个数字，更新cur为它自身和(cur + nums[i])之间的较大值。...，维护了两个变量ans和cur，其中ans表示目前找到的最优连续子序列的和，cur是num[i]为结尾的连续子数组的和。...在每次遍历中，用当前数值num[i]与num[i]+cur之间的较大值更新cur并求出当前子数组msum[i]的和，将其与ans作比较，并记录在ans中；最终返回ans作为答案。
1、问题背景在 Python 中，当您要将一个字典的值传递给函数，或以其他方式使用一个不会被重复利用的临时字典时，有两种简单的方法可以做到这一点：一种是使用 dict() 函数创建字典：foo.update...除了个人风格外，在选择其中一种方法时是否还有其他原因？2、解决方案对于这个问题，不同的程序员有不同的偏好和看法，下面是几位程序员的回答：答案1：我更喜欢匿名字典选项。...答案8：我认为 dict() 函数真正存在是为了让您可以从其他内容（也许是一些可以轻松生成必要关键字参数的内容）创建字典。...总之，在 Python 中使用 dict() 函数还是匿名字典来创建字典，很大程度上取决于个人喜好和具体的使用场景。dict() 函数可以更明确地指定键值对，而匿名字典则更简洁直观。...在使用时，应根据具体情况选择最合适的方法。
2022-12-22：给定一个数字n，代表数组的长度，给定一个数字m，代表数组每个位置都可以在1~m之间选择数字，所有长度为n的数组中，最长递增子序列长度为3的数组，叫做达标数组。返回达标数组的数量。...1 的时候没有取模的逻辑，因为非重点。来自微众银行。...// f、s、t : ends数组中放置的数字！...// n : 一共的长度！// m : 每一位，都可以在1~m中随意选择数字// 返回值：i..... 有几个合法的数组！...// 尤其是理解ends数组的意义！fn number2(n: i32, m: i32) -> i32 { //repeat(vec!
大家都说深度神经网络能力很强，那么从函数注释生成函数代码，以及从函数代码总结函数注释这种最基础的代码任务到底能不能行？像 Python、Java 这样的通用高级语言，到底在代码生成上能达到什么水平？...值得注意的是，在 Python 语言上，根据注释这种自然语言，生成有效的代码已经达到了 51.9% 的准确率。也就是说，生成的一半代码能通过词法分析、语法分析，并生成正确的抽象语法树。...这两种正则项受到了注意力权重具有对称性的启发，也受到了两种模型之间概率相关性的启发。 若现在给定输入样本，其中假设 x 为代码，y 为对应的代码注释。...如上代码片段所示，损失函数主要由三部分组成：即常规的交叉熵损失函数，它度量生成序列与标注序列间的距离；对偶损失函数，它度量的是代码与注释的概率相关性；最后是注意力损失，它度量的是两组注意力权重之间的分布距离...值得注意的是，在代码生成中，Java 和 Python 的 PoV 分别只有 27.4 与 51.9%。
生成器函数是一种特殊的函数，可以在迭代过程中动态生成值，而不是一次性返回所有值。...它的作用有以下几点： 节省内存：生成器函数一次只生成一个值，并在生成后立即释放内存，这样可以减小内存的占用，特别是在处理大数据集时非常有用。...生成器函数使用yield语句来生成值，每次调用生成器函数时，执行到yield语句时会返回一个值，并暂停函数的执行，等待下一次调用。...使用生成器函数的步骤如下： 定义生成器函数：使用关键字def定义一个函数，并在函数体内使用yield语句返回值。...调用生成器函数：调用生成器函数时，并不会执行函数体内的代码，而是返回一个生成器对象。
有一个小需求：使用Python编写一个函数，两个列表arrayA和arrayB作为输入，将它们合并，删除重复元素，再对去重的列表进行排序，返回最终结果。...如果按照一步一步的做可以简单的写出如下Python代码： # Challenge: write a function merge_arrays(), that takes two lists of integers...set(arrayC)) arrayE = sorted(arrayD) return arrayE 我们可以对上述代码进行简化，直接先将arrayA+arrayB合并，然后使用set函数将合并后的...arrayA+arrayB转换成集合，这样就取到去重的效果，最后对对集合调用sorted函数进行排序返回即可。...对上述步骤直接简化，可以得到如下Python代码： def merge_arrays(arrayA, arrayB): return sorted(set(arrayA + arrayB)) 完整的测试代码如下
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