数组是 JavaScript 中常见数据类型之一，关于它的一些操作方法，我在这里做一下简单记录和总结。
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~
.reshape(shape) ： 不改变数组元素，返回一个shape形状的数组，原数组不变
iterable：可迭代的，迭代器,在Python中iterable被认为是一个对象，这个对象可以一次返回它的一个成员（也就是对象里面的元素），Python中的string，list，tuple，dict，file，xrange都是可迭代的，都属于iterable对象，可迭代的对象都是可以遍历的，实际上Python中有很多iterable类型是使用iter()函数来生成的。
在数据科学和机器学习领域，理解数据的维度是至关重要的。Python作为一种强大而灵活的编程语言，提供了丰富的工具和库来处理各种维度的数据。本文将介绍Python中数据维数的概念，以及如何使用Python库来处理不同维度的数据。
还是提醒一下，里面有段子，不都是技术。 冲着技术来的，慢走不送。没有版权，但可以给我发邮件(ztao8607@gmail.com) 在我的发小朋友中，终于最后一位打光棍的要结婚了。 说实话，真心不容易。相亲七八次，女方年龄上至32，下至23。跨度之大，范围之广，在我的发小界相当罕见。 扪心自问，程序员都怎么了？为什么找个女朋友结婚会如此艰难。 是coder们不解风情？还是被岛国妹子蒙蔽了心灵？若说木讷，内向。那恐怕是对码农们最大的误解了，在他们一副不愿说话的面具之下都暗藏着一颗汹涌澎湃的内心，时时刻刻在迸发
终于，这是有关于数组的最后一篇，下一篇会真真切切给大家带来数据结构在js中的实现方式。那么这篇文章还是得啰嗦一下数组的相关知识，因为数组真的太重要了！不要怀疑数组在JS中的重要性与实用性。这篇文章分为两部分，第一部分会给大家简单说一下数组原生的排序方法sort和reverse。第二部分会给大家简单说一下二维和三维数组。都不难，仔细看，很简单的。 1、reverse() reverse比较容易理解，颠倒数组中元素的顺序，也就是第一个变成最后一个，最后一个呢变成第一个。 var nums = [0,1,
终于，这是有关于数组的最后一篇，下一篇会真真切切给大家带来数据结构在js中的实现方式。那么这篇文章还是得啰嗦一下数组的相关知识，因为数组真的太重要了！不要怀疑数组在JS中的重要性与实用性。这篇文章分为两部分，第一部分会给大家简单说一下数组原生的排序方法sort和reverse。第二部分会给大家简单说一下二维和三维数组。都不难，仔细看，很简单的。
1、二维数组去掉重复值 /** * @desc： 二维数组去掉重复值 * @param array $array2D * @return multitype: */ public function arrayUniqueFb($array2D){ $data = array(); if(!empty($array2D)){ foreach ($array2D as $v){
array_unique函数就是可以处重的，它具备了这个功能了，下面我们一来看一个关于PHP使用array_unique对二维数组去重处理例子。
1 作用 reduce() 方法对数组中的每个元素执行一个由您提供的reducer函数(升序执行)，将其结果汇总为单个返回值。这样说可能不好理解，下面来看下语法以及如何使用 2 语法 arr.reduce((accumulator, currentValue, index, array)=>{ } , init) 第一个参数是一个回调函数 有四个参数 accumulator 表示上一次调用回调时的返回值，或者初始值 init 最后成为最终的单个结果值 currentV
本文对 Java 中多维数组进行了介绍，讲解了多维数组和定义语法、应用场景和优势，并给出了样例代码。
Java 是一种高级编程语言，广泛应用于各种软件开发和企业应用中。Java 语言支持多维数组，这是一个非常强大和有用的特性。多维数组可以帮助开发人员处理各种复杂的数据结构和算法，同时提高代码的可读性和可维护性。本文将详细介绍 Java 多维数组的概念、用法和示例。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
总篇链接：https://laoshifu.blog.csdn.net/article/details/134906408
数组的元素可以是任意类型的数据，因此，有时数组中的某个元素的值又是一个数组，而这样的数组被称为多维数组，如果数组中只有其他类型的数据，而没有另外的数组值，这样的数组被称为一维数组；
古人学问无遗力，少壮工夫老始成。纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。看懂一道算法题很快,但我们必须将这道题的思路理清、手写出来。
JavaScript 本身不提供多维数组，但是，可以通过定义元素数组来创建多维数组，其中每个元素也是另一个数组，出于这个原因，可以说 JavaScript 多维数组是数组的数组，即嵌套数组。定义多维数组的最简单方法是使用数组字面量表示法。
上篇我们说到用「DQN」来实现贪吃蛇训练，也就是用**Q（s,a）**和搭建神经网络来实现。那么我们如何合理的处理数据？
打印二维数组 , 打印 array 和 array + 1 的值 , array 是数组首元素地址 ;
一句话一脸懵逼 某天晚上看到一句lambda+reduce 组合的代码，看的头都炸了，愣是没看懂，不过也可能因为稀疏的脑神经经过一天的摧残已经运转不动了，这两天拿出来一看，一不留神理通了。 代码如下:
数组是一个基础的数据结构，它用来存储一组相同类型的元素的集合。数组非常有用，例如Java提供的集合类ArrayList、HashMap等都是基于数组来实现的。
记得多年前讲过一下Dictionary 字典类型记录 ，这个属于一个二维数组一般的日常使用已经足以。但随着数据的多元化及更广度，一般的二维数组已经略显疲态了。当然可以上List这样的数据集合，但个人操作比较繁琐，当然阅读性和维护性还是比较好。不过在这个有前没后的时代，维护基本等于推翻重写了。。所以这里我就另辟途径，说一下多维数组的应用。
Java 数组长度一旦确定，就无法直接增加元素。但可以创建一个新数组，并将原数组中的元素复制到新数组中，再将新增元素加入新数组。示例如下：
说在前面的话：其实越是基础的知识，讲起来难度越大，因为越是基础，它就越偏向底层，你看得到的知识就那么多，但是你看不到的地方有大量的你暂时不需要知道的知识，所以只讲简单的，几句话就搞定了。
C#中有多维数组和交错数组，两者有什么区别呢！ 直白些，多维数组每一行都是固定的，交错数组的每一行可以有不同的大小。 以二维的举例，二维数组就是m×n的矩阵，m行n列；而交错数组（又叫锯齿数组
如果||前面的值是0 '' false null undefined NaN其中的任意一种，则直接返回||后面的值
如果，数组的维数不止一个，我们通常称为多维数组。例如，下面的声明。
数组（array）是一种最简单的复合数据类型，它是有序数据的集合，数组中的每个元素具有相同的数据类型，可以用一个统一的数组名和不同的下标来确定数组中唯一的元素。根据数组的维度，可以将其分为一维数组、二维数组和多维数组等。
所谓多维数组或二维数组，其实就是一个数组中嵌套另一个数组，注意数组设置的长度不包括二维数组或多维数组的长度。结构大概如下：
NumPy 是 Python 科学计算的基础包，几乎所有用 Python 工作的科学家都利用了的强大功能。此外，它也广泛应用在开源的项目中，如：Pandas、Seaborn、Matplotlib、scikit-learn等。
1.水平组合：np.hstack(arr1,arr2) 或 concatenate(arr1,arr2,axis=1) 2.垂直组合：np.vstack(arr1,arr2) 或 concatenate(arr1,arr2,axis=0) 3.深度组合：np.dstack(arr1,arr2) 4.列组合：np.column_stack(arr1,arr2) 5.行组合：np.row_stack(arr1,arr2)
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。
首先声明两者所要实现的功能是一致的（将多维数组降位一维），两者的区别在于返回拷贝（copy）还是返回视图（view），numpy.flatten()返回一份拷贝，对拷贝所做的修改不会影响原始矩阵，而numpy.ravel()返回的是视图，会影响原始矩阵。 两者区别 x = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print（x.flatten()[1] = 100) array([[1, 2], [3, 4]]) # flatten：返回的是拷贝，不会对数据
OLAP（On-Line Analysis Processing）在线分析处理是一种共享多维信息的快速分析技术；OLAP利用多维数据库技术使用户从不同角度观察数据；OLAP用于支持复杂的分析操作，侧重于对管理人员的决策支持，可以满足分析人员快速、灵活地进行大数据复量的复杂查询的要求，并且以一种直观、易懂的形式呈现查询结果，辅助决策。 上面是OLAP的一些不同的解释，本文将从以下几个方面介绍OLAP。 开源OLAP引擎：Mondrian快速入门 OLAP的基本概念 OLAP的特点 OLAP的操作
NumPy是Python科学计算的基础包。 （它提供了多维数组对象、基于数组的各种派生对象（例如，masked Array, 矩阵）。除此之外，还提供了各种各样的加快数组操作的例程，包括数学基本计算、逻辑、图形操作、排序、选择、输入输出，离散傅立叶变换、基础线性代数、基础统计操作、随机仿真等等。）
在使用NumPy或者Pandas进行多维数组索引时，你可能会遇到一个警告信息：“FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; use arr[tuple(seq)] instead of arr[seq]”。这个警告是因为未来的版本中，将不再支持使用非元组序列进行多维数组索引。为了解决这个问题，我们需要修改索引的方式。
子序列是由数组派生而来的序列，删除(或不删除)数组中的元素而不改变其余元素的顺序。
原文链接：https://blog.csdn.net/m0_37586991/article/details/79758168
如果你正在学习编程，那么数组是一个不可或缺的重要概念。数组是一种数据结构，用于存储一组相同类型的数据。在 Java 编程中，数组扮演着非常重要的角色，可以帮助你组织、访问和操作数据。在本篇博客中，我们将从零基础开始，深入探讨 Java 中的数组，让你从小白变成数组专家。
如果两个数组类型的元素类型 T 与数组长度 N 都是一样的，那么这两个数组类型是等价的，如果有一个属性不同，它们就是两个不同的数组类型。下面这个示例很好地诠释了这一点：
多维数组架构使用多维数组来存储数据，以提高查询和分析性能。例如，MOLAP（多维在线分析处理）数据库采用这种架构。
---- 概述 NumPy类库是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多。它里面含有大量的数学和科学计算的工具包。对于数据处理和分析来说是非常的高效。 NumPy numpy最主要的对象ndarray，是一个n维的数组结构，存储的是同构数据集。dtype表示多维数组的类型，shape是多维数组的维度，表示每个维度的大小。ndim表示维度的秩，也是维度的数量。size多维数组元素个数即维度的
但有的时候，我们想要存储的数据往往是高维的。比如一张表格，比如一个矩阵等等。这个时候我们就需要用到二维或是多维数组了。
在声明时，必须指定数组的长度，格式为 type [lenght ,lenght ,lengh, ... ]
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
