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数组越界为什么没有出错

因此按数组元素的类型不同,数组又可分为数值数组、字符数组、指针数组、结构数组等各种类别。 那什么是数组?...这就是一个典型的数组越界引发的问题,如果大家细心读程序观察结果,就会发现虽然str字符串的内容没有问题,但旁边的整形变量a似乎有点“抢镜”哦,原来是5,可现在竟然输出0!...再看看代码,又没有被赋值,就莫名由5改成了0!真是躺着也中枪啊! 那这里为什么a的值被更改了呢?下面我们为大家详细解释! ?...a确认是5没有问题,由于str数组的地址我们观察到比a要小,所以内存监视这里我们更新为str的地址。 可以顺便观察str和它后面的a两个值, 如下图: ?...可以看到str地址0x0019ff30处还未初始化,而a的地址为0x0019ff3c且初始化为5,没有问题! 执行下一步继续观察: ?

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    Python数组切片_python print数组

    文章目录 关于索引 一维数组(冒号:) 1、一个参数:a[i] 2、两个参数:b=a[i:j] 3、三个参数:格式b = a[i:j:s] 4、一个例子 二维数组(逗号,) 取元素...,是 python 最通用的复合数据类型。 关于索引 从左到右索引默认 0 开始,从右到左索引默认 -1 开始。...类似的,X[n0,n1,n2]表示取三维数组,取N维数组则有N个参数,N-1个逗号分隔。...21,22]]; 切片特殊情况 X[:e0,s1:] 特殊情况,即左边从0开始可以省略X[:e0,s1:e1],右边到结尾可以省略X[s0:,s1:e1],取某一维全部元素X[:,s1:e1],事实上和Python...blog.csdn.net/Arry_Lee/article/details/83108442 推荐博客:https://blog.csdn.net/qq_41375609/article/details/95027651 python

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    Elasticsearch 有没有数组类型?有哪些坑?

    精简几个核心问题列举如下: Elasticsearch 是否有数组类型? Elasticsearch 数据选型有没有坑? Elasticsearch 如何获取数组中第i号位置的值?...了解 Elasticsearch 版本历史的读者会知道 1.X 版本中没有独立模块强调数组 Array 类型。 Elasticsearch 2.X 版本之后,数组类型才单独被拎出来。...在 Elasticsearch 中,没有专门的数组数据类型。默认情况下,任何字段都可以包含零个或多个值,但是,数组中的所有值必须具有相同的数据类型。什么意思呢?...3、Elasticsearch 数据选型有没有坑? 3.1 动态导入数组类型数据,第一次写入数据的类型决定了数组的类型。...这块目前看,没有最优的获取方式。如果大家有,欢迎留言交流。 4、Elasticsearch 如何获取数组最后一个元素的值?

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    为什么处理排序后的数组没有排序的快?想过没有

    就比如说这个:“为什么处理排序后的数组没有排序的快?”...毫无疑问,直观印象里,排序后的数组处理起来就是要比没有排序的快,甚至不需要理由,就好像我们知道“夏天吃冰激凌就是爽,冬天穿羽绒服就是暖和”一样。...读者朋友们有没有玩过火炬之光啊?一款非常经典的单机游戏,每一个场景都有一副地图,地图上有很多分支,但只有一个分支可以通往下一关;在没有刷图之前,地图是模糊的,玩家并不知道哪一条分支是正确的。...完全没有办法预测。 对比过后,就能发现,排序后的数据在遇到分支预测的时候,能够轻松地过滤掉 50% 的数据,对吧?是有规律可循的。 那假如说不想排序,又想节省时间,有没有办法呢?...,但时间上仍然差得非常多,这说明时间确实耗在分支预测上——如果数组没有排序的话。

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    Python Numpy 数组

    numpy模块提供了一种新的Python数据结构——数组(array),以及特定于该结构的函数工具箱。该模块还支持随机数、数据聚合、线性代数和傅里叶变换等非常实用的数值计算工具。...创建数组 numpy数组比原生的Python列表更为紧凑和高效,尤其是在多维的情况下。但与列表不同的是,数组的语法要求更为严格:数组必须是同构的。...实际上,Python的”列表”(list)是以数组的方式实现的,而并非列表的方式,这与”列表”(list)的字面含义并不一致。由于未使用前向指针,所以Python没有给列表预留前向指针的存储空间。...Python的大型列表只比”真正的”numpy数组多使用约13%的存储空间,但对于一些简单的内置操作,比如sum(),使用列表则要比数组快五到十倍。...] [ 1. 1. 1. 1.] ] ''' numpy使用数组的ndim、shape和dtype属性分别存储数组的维数、形状和数据类型: # 只要没有经过变形(reshape) 该属性给出的就是数组的原始形状

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    python 生成数组_Python创建数组「建议收藏」

    1 创建数组 array函数 >>> a=([1,2],[3,4])>>>array(a) array([[1, 2], [3, 4]]) arange函数:指定初始值、终值、步长来创建数组 >>>...numpy.arange(0,1,0.1) array([ 0. ,0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9]) linspace函数:通过指定开始值、终值和元素个数来创建一维数组...61.58482111,69.51927962, 78.47599704, 88.58667904, 100. ]) 此外,使用frombuffer, fromstring, fromfile等函数可以从字节序列创建数组...numpy.fromstring(s,dtype=numpy.int8) array([97, 98, 99, 100, 101, 102, 103], dtype=int8) fromfunction函数的第一个参数为计算每个数组元素的函数...,第二个参数为数组的大小(shape),因为它支持多维数组,所以第二个参数必须是一个序列 本例中创建一个二维数组表示九九乘法表: importnumpydeffunc2(i,j):return (i+1

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    Python 数组操作_python数组的表示形式

    二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 ---- 前言 在python中本身有着列表等数据结构,但是列表只是一种数据的存储容器,不具备任何计算能力。 故引入数组的概念。...) 我们可以利用arange函数先创建一个由10到25的数组,再利用reshape函数改变其结构,使其变为4*4的二维数组 输出: ​ (2)打印输出第二行、第二列的元素; import numpy...与创建二维数组时相同的方法创建一个0到26的3*3*3数组 输出: ​ (2)计算数组中各元素的平方根,得到一个新的三维数组arr2; import numpy as np arr1=np.arange...(0,27).reshape(3,3,3) arr2=np.sqrt(arr1) print(arr2) 利用sqrt函数可以计算数组中各个数字的算术平方根 ​ 如果我们在数组中存在负数时输出会有警告并且会显示...输出: ​ 总结 本文为一些基础的numpy函数的操作,其中还有大量的功能没有使用。

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