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C语言经典100例002-将M行N列的二维数组中的字符数据,按列的顺序依次放到一个字符串中

喜欢的同学记得点赞、转发、收藏哦~ 后续C语言经典100例将会以pdf和代码的形式发放到公众号 欢迎关注:计算广告生态 即时查收 1 题目 编写函数fun() 函数功能:将M行N列的二维数组中的字符数据...,按列的顺序依次放到一个字符串中 例如: 二维数组中的数据为: W W W W S S S S H H H H 则字符串中的内容是:WSHWSHWSH [image.png] 2 思路 第一层循环按照列数进行...M 3 #define N 4 /** 编写函数fun() 函数功能:将M行N列的二维数组中的字符数据,按列的顺序依次放到一个字符串中 例如: 二维数组中的数据为: W W W W S S S.../demo 二维数组中元素: M M M M S S S S H H H H 按列的顺序依次: MSHMSHMSHMSH -- END -- 喜欢本文的同学记得点赞、转发、收藏~ 更多内容,欢迎大家关注我们的公众号...:计算广告生态 后续C语言经典100例将会以pdf和代码的形式发放到公众号 同时也带来更多系列文章以及干货!

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R语言的数据结构与转换

任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中,这个任务包括两个步骤:首先选择一种数据结构来存储数据,然后将数据输入或者导入这个数据结构中。...参数 byrow 默认为 FALSE,即按列将数值进行排列,如果需要按行排列,只需将参数 byrow 设为 TRUE。...dim(mat1) # 32 dim(mat2) # 23 mat1 %*% mat2 1.3.3 转置:t( ) 矩阵的转置运算就是把矩阵的行和列互换。...: mat3 <- matrix(1:4, nrow = 2) det(mat3) # -2 1.3.5 按行、列求和或者求平均:rowSums、colSums、rowMeans、ColMeans 例如...1.6 数据框 数据框(dataframe)是一个由行和列组成的二维结构,其中行表示观测(observation)或记录(record),列表示变量(variable)或指标(indicator)。

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    一起来学matlab-matlab学习笔记11 11_1 低维数组操作repmat函数,cat函数,diag函数

    一维数组访问 当创建数组后,对单个元素的访问,可以直接通过选择元素的索引来加以访问;如果访问数组内的一块数据,则可以通过冒号方式来进行访问;如果访问其中的部分数值,则可以通过构造访问序列或通过构造向量列表来加以访问...一维数组可以是一个行向量,也可以是一列多行的列向量在定义的过程中,如果元素之间通过“;”分隔元素,那么生成的向量是列向量;通过空格或逗号分隔的元素则为行向量。...(1)直接输人二维数组的元素来创建,此时,二维数组的行和列可以通过一维数组的方式来进行创建,不同行之间的数据可以通过分号进行分隔,同一行中的元素可以通过逗号或空格来进行分隔 (2)通过MATLAB的ArrayEditor...此外,在直接生成矩阵的过程中,可以通过按回车键来保证矩阵生成另一行元素 多维数组(n维数组),如在三维数组中存在行、列和页这样三维,即三维数组中的第三维成为页。在每一页中,存在行和列。...repmat将二维数组转换为三维数组。

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    如何在 Python 中将作为列的一维数组转换为二维数组?

    特别是,在处理表格数据或执行需要二维结构的操作时,将 1−D 数组转换为 2−D 数组的能力是一项基本技能。 在本文中,我们将探讨使用 Python 将 1−D 数组转换为 2−D 数组的列的过程。...我们将介绍各种方法,从手动操作到利用强大的库(如 NumPy)。无论您是初学者还是经验丰富的 Python 程序员,本指南都将为您提供将数据有效地转换为 2-D 数组格式所需的知识和技术。...了解 1−D 和 2−D 数组: 1−D 数组 一维数组,也称为一维数组或向量,表示排列在单行或单列中的元素集合。数组中的每个元素都使用索引访问,索引指示其在数组中的位置。...2−D 数组 二维数组,也称为二维数组或矩阵,通过组织行和列中的元素来扩展一维数组的概念。它可以可视化为网格或表格,其中每个元素都由其行和列索引唯一标识。...为了确保 1−D 数组堆叠为列,我们使用 .T 属性来转置生成的 2−D 数组。这会将行与列交换,从而有效地将堆叠数组转换为 2−D 数组的列。

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    python学习笔记第三天:python之numpy篇!

    reshape"的参数表示各维度的大小,且按各维顺序排列(两维时就是按行排列,这和R中按列是不同的): 构造更高维的也没问题: 既然a是array,我们还可以调用array的函数进一步查看a的相关属性:...,在处理中Python会自动将整数转换为浮点数(因为数组是同质的),并且,两个二维数组相加要求各维度大小相同。...想计算全部元素的和、按行求最大、按列求最大怎么办?for循环吗?不,NumPy的ndarray类已经做好函数了: 算中大量使用到矩阵运算,除了数组,NumPy同时提供了矩阵对象(matrix)。...下面这个例子是将第一列大于5的元素(10和15)对应的第三列元素(12和17)取出来: 可使用where函数查找特定值在数组中的位置: 六、数组操作 还是拿矩阵(或二维数组)作为例子,首先来看矩阵转置:...矩阵求逆: 求特征值和特征向量: 按列拼接两个向量成一个矩阵: 在循环处理某些数据得到结果后,将结果拼接成一个矩阵是十分有用的,可以通过vstack和hstack完成: 一个水平合一起,一个垂直合一起

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    金融量化 - numpy 教程

    (两维时就是按行排列,这和R中按列是不同的): a = a.reshape(4,5) 构造更高维的也没问题: a = a.reshape(2,2,5) 既然a是array,我们还可以调用array的函数进一步查看...想计算全部元素的和、按行求和、按列求和怎么办?for循环吗?...这个陷阱在Python编程中很容易碰上,其原因在于Python不是真正将a复制一份给b,而是将b指到了a对应数据的内存地址上。...想要真正的复制一份a给b,可以使用copy 若对a重新赋值,即将a指到其他地址上,b仍在原来的地址上: 利用:可以访问到某一维的全部数据,例如取矩阵中的指定列: 数组操作 还是拿矩阵(或二维数组)作为例子...,首先来看矩阵转置: 矩阵求逆: 求特征值和特征向量 按列拼接两个向量成一个矩阵: 在循环处理某些数据得到结果后,将结果拼接成一个矩阵是十分有用的,可以通过vstack和hstack完成: 缺失值

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    R语言 数据框、矩阵、列表的创建、修改、导出

    df1列名的向量取子集*输入df1$后按tab键可以输出待选的列名mean(df1$score) #对取出的向量可以进行运算坐标取子集df1[2,2] #取出(行数,列数)的单元格df1[2,] #取出第二行的所有内容...,取出行为TRUE的且列数为1的df1$gene[df1$score > 0] #先取出列名为gene的向量,在给出一个一一对应的逻辑值向量数据框修改修改数据相当于定位取出数据后赋值,赋值需对应元素或向量...#取子集方法同数据框t(m) #转置行与列,数据框转置后为矩阵as.data.frame(m) #将矩阵转换为数据框列表列表内有多个数据框或矩阵,可通过list函数将其组成一个列表l 中,Species列的值为a或c的行test[test$Species %in% c("a","c"),]#注意本题至少有三个问题,第一是值a,c为字符型,要加"",第二是向量是c()不是...(iris)])# 2.提取内置数据iris的前5行,前4列,并转换为矩阵,赋值给a。

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    如何用Power BI获取数据?

    点击获取数据-->更多-->数据库-->MySQL数据库 image.png image.png 把数据库连接信息写上,按确定,后面会弹出要对话框,选择数据库,把用户名,密码填上,按确定就可以了...(4)查询设置:列出查询的属性和已应用步骤。 选中要编辑的列名,鼠标右键,可以出现:从表中删除列、以新名称复制列或替换值。通过此菜单,还可以更改数据类型。...image.png 每个步骤都会显示在“查询设置”窗格上的“已应用步骤”列表中。你可以使用此列表来撤消或查看特定更改,点击X即可。还可以更改步骤的名称。...Power BI 的可视化效果和建模工具最适用于列式数据,也就是我们通常看到的Excel按每一列名排列的数据。 但是,有时候给到你的是按行来排列的,如何实现行列转置呢?...点击Power Query编辑器中的“转置”,可以将行替换为列。 image.png 操作步骤动图演示: image.png 推荐:人人都需要的数据分析思维 image.png

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    如何用Power BI获取数据?

    点击获取数据-->更多-->数据库-->MySQL数据库 image.png image.png 把数据库连接信息写上,按确定,后面会弹出要对话框,选择数据库,把用户名,密码填上,按确定就可以了...(4)查询设置:列出查询的属性和已应用步骤。 选中要编辑的列名,鼠标右键,可以出现:从表中删除列、以新名称复制列或替换值。通过此菜单,还可以更改数据类型。...image.png 每个步骤都会显示在“查询设置”窗格上的“已应用步骤”列表中。你可以使用此列表来撤消或查看特定更改,点击X即可。还可以更改步骤的名称。...Power BI 的可视化效果和建模工具最适用于列式数据,也就是我们通常看到的Excel按每一列名排列的数据。 但是,有时候给到你的是按行来排列的,如何实现行列转置呢?...点击Power Query编辑器中的“转置”,可以将行替换为列。 image.png 操作步骤动图演示: image.png 推荐:人人都需要的数据分析思维

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    Pandas Sort:你的 Python 数据排序指南

    Pandas 排序方法入门 快速提醒一下,DataFrame是一种数据结构,行和列都带有标记的轴。您可以按行或列值以及行或列索引对 DataFrame 进行排序。...如果有两个或更多相同的品牌,则按 排序model。在列表中指定列名的顺序对应于 DataFrame 的排序方式。 更改列排序顺序 由于您使用多列进行排序,因此您可以指定列的排序顺序。...DataFrame 现在按model升序按列排序,然后按make是否有两个或更多相同模型进行排序。...在这个例子中,您排列数据帧由make,model和city08列,与前两列按照升序排序和city08按降序排列。...这在其他数据集中可能更有用,例如列标签对应于一年中的几个月的数据集。在这种情况下,按月按升序或降序排列数据是有意义的。 在 Pandas 中排序时处理丢失的数据 通常,现实世界的数据有很多缺陷。

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    python对100G以上的数据进行排序,都有什么好的方法呢

    Pandas 排序方法入门 快速提醒一下,DataFrame是一种数据结构,行和列都带有标记的轴。您可以按行或列值以及行或列索引对 DataFrame 进行排序。...如果有两个或更多相同的品牌,则按 排序model。在列表中指定列名的顺序对应于 DataFrame 的排序方式。 更改列排序顺序 由于您使用多列进行排序,因此您可以指定列的排序顺序。...DataFrame 现在按model升序按列排序,然后按make是否有两个或更多相同模型进行排序。...在这个例子中,您排列数据帧由make,model和city08列,与前两列按照升序排序和city08按降序排列。...这在其他数据集中可能更有用,例如列标签对应于一年中的几个月的数据集。在这种情况下,按月按升序或降序排列数据是有意义的。 在 Pandas 中排序时处理丢失的数据 通常,现实世界的数据有很多缺陷。

    10K30

    R编程(二:基本数据类型及其操作之因子、矩阵、数据框和列表)

    矩阵 image.png 建立矩阵 matrix(1:9, byrow = TRUE, nrow = 3) ★1)1:9 表示矩阵行或列的元素信息,例设定为1到9;2)byrow 表示矩阵是按照何种排列...为行或列命名 定义某个矩阵 star_wars_matrix <- matrix(1:6, nrow = 3, byrow = TRUE) # 按行排列,3行6个数字,2列。...rings_vector <- planets_df$rings 将 rings 列下的全部元素给新的向量 通过筛选分类下的布尔型数据,可以针对该数据筛选出目标数据。...df[c(1,3),1:2] 通过条件语句获得信息 可以直接将提取的列或行直接按照向量的用法进行条件取值。...列表的提取也可以按照类似数据框的方式提取。、 需要注意的是,列表用一个中括号提取内容,会返回一个列表,列表中包含提取的内容,只有用两个中括号,才会返回该内容本来的格式。

    2.8K20

    R常用基本 函数汇总整理

    unlink() 删除指定的文件 scan() 从文件里读数据 read.table() 将矩阵式排列的数据读入数据框型对象 readLines() 按行读取数据 writeLines...mean() 算术平均值 median() 中值 sd() 方差 rowSums colSums rowMeans colMeans 计算一个矩阵型数据的行(列)和或行(列...() 按行合并 merge() 按列或行合并dataframe dim() 对象的维数,返回值为一个list dimnames() 返回或设置对象的每一维的名字 row.names...() 返回或设置矩阵类对象的行的名称 colnames() 返回或设置矩阵类对象的列的名称 intersect() 两个向量的交 union() 两个向量的并 setdiff()...,返回由所有组所组成的列表 unlist() 拆分列表结构为向量,保留其中所有的atomic components order() 将向量中的元素按升序或降序排列,返回每个元素对应的index

    1.9K30

    matlab复杂数据类型(二)

    1 表 table是一种适用于以下数据的数据类型:即以列的形式存储在文本文件或电子表格中的列向数据或者表格式数据。表由若干行向变量和若干列向变量组成。...Variables 属性 提取的数据 T.Variables 所有行 所有变量(当它们可以水平串联到数组中时) 按变量类型添加下标 表 S = vartype(type);T(rows,S) 一行或多行...,由 rows 指定 一个或多个具有指定 type(例如 'numeric')的变量 按变量类型添加下标 提取的数据 S = vartype(type);T{rows,S} 一行或多行,由 rows 指定...可以使用table数据类型来将混合类型的数据和元数据属性(例如变量名称、行名称、说明和变量单位)收集到单个容器中。表适用于列向数据或表格数据,这些数据通常以列形式存储于文本文件或电子表格中。...还可以使用表存储试验数据,使用行表示不同的观测对象,使用列表示不同的测量变量。

    5.8K10

    R语言函数的含义与用法,实现过程解读

    5.5 矩阵的运算 构建分区矩阵:cbind()和rbind(),cbind()按照水平方向,或者说按列的方式将矩阵连接到一起。rbind()按照垂直的方向,或者说按行的方式将矩阵连接到一起。...数据帧按照矩阵的方式显示,选取的行或列也按照矩阵的方式来索引。...数据帧和列表的限制 1 组件必须是向量(数值型,字符形,逻辑型),因子,数值矩阵,列表,或其他数据帧; 2 矩阵,列表,数据帧向新数据帧提供的变量数分别等于它们的列数,元素数和变量数; 3 数值向量,...2 显示多元数据 如果X是一个数值矩阵或数据帧,下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对的散点图矩阵,矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成,得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的...这两个参数唯一的区别是mfcol把图按列排入,mfrow把图按行排入。上图所示的版式可用mfrow=c(3,2)创建;上图显示的是绘制四幅图后的情况。

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    R语言函数的含义与用法,实现过程解读

    5.5 矩阵的运算 构建分区矩阵:cbind()和rbind(),cbind()按照水平方向,或者说按列的方式将矩阵连接到一起。rbind()按照垂直的方向,或者说按行的方式将矩阵连接到一起。...数据帧按照矩阵的方式显示,选取的行或列也按照矩阵的方式来索引。...数据帧和列表的限制 1 组件必须是向量(数值型,字符形,逻辑型),因子,数值矩阵,列表,或其他数据帧; 2 矩阵,列表,数据帧向新数据帧提供的变量数分别等于它们的列数,元素数和变量数; 3 数值向量,...2 显示多元数据 如果X是一个数值矩阵或数据帧,下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对的散点图矩阵,矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成,得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的...这两个参数唯一的区别是mfcol把图按列排入,mfrow把图按行排入。上图所示的版式可用mfrow=c(3,2)创建;上图显示的是绘制四幅图后的情况。

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    看图学NumPy:掌握n维数组基础知识点,看这一篇就够了

    向量索引 一旦将数据存储在数组中,NumPy便会提供简单的方法将其取出: ? 上面展示了各式各样的索引,例如取出某个特定区间,从右往左索引、只取出奇数位等等。...因此在二维数组中,如果axis=0是按列,那么axis=1就是按行。 ? 矩阵运算 除了普通的运算符(如+,-,*,/,//和**)以元素方式计算外,还有一个@运算符可计算矩阵乘积: ?...在第一部分中,我们已经看到向量乘积的运算,NumPy允许向量和矩阵之间,甚至两个向量之间进行元素的混合运算: ? 行向量与列向量 从上面的示例可以看出,在二维数组中,行向量和列向量被不同地对待。...默认情况下,一维数组在二维操作中被视为行向量。因此,将矩阵乘以行向量时,可以使用(n,)或(1,n),结果将相同。 如果需要列向量,则有转置方法对其进行操作: ?...因此,NumPy中总共有三种类型的向量:一维数组,二维行向量和二维列向量。这是两者之间显式转换的示意图: ?

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    python 中numpy基本方法总结可以类推tensorflow

    a是向量而b是矩阵,a的列数必须等于b的列数,a与每个行向量对应元素相乘得到行向量。...+ - / 与 * 的运算规则相同。 数学上定义的矩阵乘法 np.dot(a, b)。如果形状不匹配会报错;但是允许允许a和b都是向量,返回两个向量的内积。...(PS:总之就是,向量很特殊,在运算中可以自由转置而不会出错,运算的返回值如果维度为1,也一律用行向量[]表示) 读取数组元素:如a[0],a[0,0] 数组变形:如b=a.reshape(2,3,4...,vsplit,dsplit,split(split与concatenate相对应) 将np数组变为py列表:a.tolist() 数组排序(小到大):列排列np.msort(a),行排列np.sort...算术平方根,a为浮点数类型:np.sqrt(a) 对数:np.log(a) 修剪数组,将数组中小于x的数均换为x,大于y的数均换为y:a.clip(x,y) 所有数组元素乘积:a.prod()

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