============================================================================= 涉及到的知识点有：for循环有两种写法、数组、一维数组定义与使用、一维数组的初始化、 如何得到一个一维数组的成员数量、查找出一维数组中成员最大值、查找一维数组的第二大元素的值、 一维数组的逆置、一维数组排序：冒泡排序、二维数组、二维数组的初始化、三维数组初始化、三维数组排序、 字符串与字符数组、字符数组的初始化、字符数组的使用（以及字符数组和字符串的区别）、去除输出字符串结尾处的空格、 现在要去掉字符串最右面的空格，而不能去掉字符串中间的空格呢、随机数产生函数rand与srand、 自动的变种子、控制随机数的范围、用scanf来输入字符串、如何把两次输入的字符串放到新的字符串里去、 scanf缓冲区溢出的危险的解释、字符串的逆置。 ============================================================================= for循环有两种写法：
概念：广播(Broadcast)是numpy对不同形状(shape)的数组,进行数值计算的方式，对数组的算术运算通常在相对应的元素上进行。
汇编语言是一种面向机器的低级语言，用于编写计算机程序。汇编语言与计算机机器语言非常接近，汇编语言程序可以使用符号、助记符等来代替机器语言的二进制码，但最终会被汇编器编译成计算机可执行的机器码。
引言：本篇再一次写到指针，学过c语言的都知道，指针是初学c语言时候遇到的一个比较难搞的知识点。你尽管可以想的简单，但是其实如果去用的话，没有一个更加深入的理解，那么后续的学习到数据结构就会艰难无比。
谈到给数组赋值，在一些老版本说明中，比如一维数组是必须要有常量来规定初始化的数组的大小的，就算是二维数组也要至少指定列。但是c语言版本c99后好像是可以动态赋值了，意思是你可以定义一个n，然后int[n],n需要输入即可，但是在我的版本里面这是万万不行的。
我们可以直接通过下标 ( 或索引 ) 的方式调用指定位置的元素，速度很快。
一．数组的基本概念 数组可以看成是多个相同类型数据组合，对这些数据的统一管理。 数组变量属引用类型，数组也可以看成是对象，数组中的每个元素相当于该对象的成员变量。 数组的元素可以是任何数据类型，包括基本类型和引用类型。 C和C++中的数组都可以分配在栈上面，而JAVA中的数组是只能分配在堆上面的，因为JAVA中的数组是引用类型。 二．一维数组 一维数组的声明方式有2种： 格式一：数组元素类型 数组名[ ]; 即type var[ ]; 格式二：数组元素类型[ ] 数组名; 即type[ ] var;
一维数组元素的内存单元地址是连续的 二维数组可有两种存储方法：一种是以列序为主序的存储；另一种是以行序为主序的存储。 ==C语言中，数组采用的是以行序为主序的存储==
C#的数组初始化是在声明数组时将初始值放在大括号({})之内。如果没有指定初始值，则数组成员将自动初始化为该数组类型的默认初始值。请阅读数组的属性。如果将数组声明为某类型的字段，则当实例化该类型时它将被设置为默认值null。
numpy作为python科学计算的基础模块，支撑起了pandas、matplotlib等使用。其中，ndarray作为numpy的重要使用对象不得不研究理解一下。
了解动态内存在 C++ 中是如何工作的是成为一名合格的 C++ 程序员必不可少的。C++ 程序中的内存分为两个部分：
C语言的数组是C语言中比较特殊的一种数据类型。这种数据类型由元素类型和元素个数共同决定。并且元素计数是从0开始到数字大小减去1。
在对 np.arange(24)(0, 1, 2, 3, ..., 23) 进行重新的排列时，在多维数组的多个轴的方向上，先分配最后一个轴（对于二维数组，即先分配行的方向，对于三维数组即先分配平面的方向）
如果你打算记录2014年的营业开支，并将开支按月归档，那么需要为每个月的开支都准备不同的文件夹，但是如果使用一个带12个隔层的文件夹会更方便。
假如二维数组想要把第一个值赋值给一个一维数组，如何处理呢，很简单
"数组"结构其实就是一排紧密相邻的可数内存,并提供了一个能够直接访问单一的数据内容的计算方法.我们其实可以想象一下自家的信箱,每一个信箱都有住址,其中路名就是名称.而信箱号码就是索引,如下图所示,邮递员可以按照信件上的住址把信件直接投递到指定的信箱中,这就是好比程序设计语言中数组的名称是表示一块紧密相邻内存的起始地址位置,而数组的索引就是来表示从此内存起始地址的第几区块.
C++实验作业：动态创建三维数组，各维长度通过输入给定。 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { int height, row, col; //依次为三维数组的高、行、列 cout << "请输入三维数组高，行，列 : "; cin >> height >> row >> col; int i, j, k; //动态定义三维数组 int ***p; p = new int**
数组是存放两个或两个以上相邻储存单元的集合，每个储存单元中存放相同数据类型的数据，而这样的单元也被称为数组元素。
人生苦短，必须学好python！python现在火的程度已经不需要我多言了，它为什么为火，我认为有两个原因，第一是人工智能这个大背景，第二是它真的太容易学了，没有任何一门语言比它好上手，接下来我将和大家分享下python的基础操作。另外请注意，我的所有操作都是基于python3！
NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，支持大量的维度数组与矩阵运算。
在计算机语言中数组是非常重要的集合类型，大部分计算机语言中数组具有如下三个基本特性：
可以看到最终生成的a是一个3*3*3的三维数组，它实际上是3个3*3的三维数组组合而成
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
MATLAB中的多维数组是指具有两个以上维度的数组。在矩阵中，两个维度由行和列表示。
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我们在前面的php高效写法提到，尽量不要复制变量，特别是数组。一般来说，PHP数组的内存利用率只有 1/10, 也就是说，一个在C语言里面100M 内存的数组，在PHP里面就要1G。下面我们可以粗略的估算PHP数组占用内存的大小,首先我们测试1000个元素的整数占用的内存：
http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7376705
NumPy是Python中科学计算的基础包，它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。
先前已经写过二维数组的文章了，现在直接开始指针和二维数组 int B[2][3]这个二维数组可以拆分成 创建了两个一维数组 B[0] B[1] 如果我这么写 int* p = B; 你肯定知道这是不行的，因为我们讨论的是二维数组 这是一维数组的写法 是因为B相当于指向一维数组的指针（这个一维数组有三个元素）
image：背景图bk.jpg，卡片图lingdang.png,shu.png,cao.png
总篇链接：https://laoshifu.blog.csdn.net/article/details/134906408
在现代数据科学和机器学习领域，随机性是解决许多问题的关键。而NumPy作为Python中一流的科学计算库，其强大的随机函数模块为我们提供了丰富的工具，用以模拟实验、生成数据或执行随机抽样。本文将深入探讨NumPy中常用的随机函数，为你揭示其背后的原理以及如何在数据科学项目中充分利用这些功能。无论你是新手还是经验丰富的开发者，本文都将帮助你更好地理解和应用NumPy的随机函数，为你的项目注入新的活力。
NumPy(Numerical Python)是Python语言中做科学计算的基础库。重在于数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础，多用于在大型，多维数组上执行的数值运算。
Long long ago，我们讲到了数组《聊一聊数组背后的那点事》，这个已经是迈进指针的第一步了，主要的内容是一维数组，今天我们将讲述二维数组。当结束了今天的内容之后就会开启指针部分的内容。指针可以说是C语言的灵魂啦，如果真的想搞定指针，一定要好好学习本节课的内容，并且好好回顾一下上节课的内容哦~
NumPy(Numerical Python) 是科学计算基础库，它提供了大量科学计算相关功能。比如数据统计，随机数生成等。其提供最核心类型为多维数组类型(ndarray)，支持大量的维度数组与矩阵运算，NumPy支持向量处理ndarray对象，提高程序运行速度。
字典是 Python 中最灵活的内置数据结构类型之一，它可以取代许多数据结构和搜索算法，而这些在别的语言中你可能需要手动来实现。
Java中的数组跟c语言的数组几乎不一样，我们要区分对待。在之后你就能理解到我为什么说这句话了。
NumPy数组也指出与Python列表相同的操作，例如，通过索引获得数组值，分片等。
轴的概念 ：轴是NumPy模块里的axis，指定某个axis就是沿着axis做相关操作
NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。 NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。
R语言与Python中的apply函数都有着丰富的应用场景，恰到好处的使用apply函数，可以避免在很多场景下书写冗余的代码，这不仅能提高代码可读性，而且提高代码执行的效率。 apply(X, MARGIN, FUN, ...) X #一个数组（包括矩阵） MARGIN #一个给定下标的向量，将被指定函数执行计算1代表行，2代表列，c(1,2)代表行列。 FUN #执行计算的函数（如果是+、%*%这种符号函数需要使用反引号包括【英文输入法状态下的“~”键】） ... #
python数据科学基础库主要是三剑客：numpy，pandas以及matplotlib，每个库都集成了大量的方法接口，配合使用功能强大。平时虽然一直在用，也看过很多教程，但纸上得来终觉浅，还是需要自己系统梳理总结才能印象深刻。本篇先从numpy开始，对numpy常用的方法进行思维导图式梳理，多数方法仅拉单列表，部分接口辅以解释说明及代码案例。最后分享了个人关于axis和广播机制的理解。
大家好，上节介绍了数组的维度，索引号、上界和下界的知识，本节继续介绍数组的基础知识，包括数组的分类，以及如何声明数组。关于数组的内容相对抽象，会尽量介绍详尽。
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为什么数组都是从 0 开始编号，首先先了解一下数组的概念。 数组 Array 是一种线性表数据结构，是一组连续的内存空间，用来存储一组具有相同类型的数据。数组具备以下特性：
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