前端Js常见的List函数集合

前端从入门到精通---小例子(List) 下面我们结合前面学习的内容, 写一个 List 1. 定义一个 自执行函数(闭包) 自执行函数(闭包)的定义有三种: !function(形参列表){}(实参列表)、(function(形参列表){}(实参列表))、(function(){})()。 我们选用这种 (function(形参列表){}(实参列表)) (function (){ }()) 2. 定义一个名为 list 的函数, 并返回 (function (){ function list() {} return 阅读详情

1、instanceof() : 检测一个对象是否是数组(用来对付复杂数据类型)

var arr = [1,2,3];

console.log(arr instanceof Array);  // 返回值为: ture  arr属不属于Array(数组)类型   

2、valueOf(): 返回数组本身

var arr = ["aaa","bbb","ccc"];

console.log(arr.valueOf());  // 返回值为: ["aaa","bbb","ccc"]

3、把数组变成字符串

(1).toString() 

var arr = ["aaa","bbb","ccc"];

console.log(arr.toString());  // 返回值为: aaa,bbb,ccc

(2).join()    把数组中的所有元素放入一个字符串

var arr = ["aaa","bbb","ccc"];

var array = arr.join('');  // ' ' 中加间隔符  为空默认不加

console.log(array);  //返回值为:aaabbbccc

4-1、push(): 在数组的最末尾添加元素

var arr = [1,2,3];

var aaa = arr.push("abc"); //在数组的最末尾添加一个元素

console.log(arr); // 返回值为: [1,2,3,abc]

console.log(aaa); // 返回值为: 4  返回值是数组的长度

4-2、pop(): 在数组的最末尾删除一项(不需要参数)

var arr = [1,2,3];

var aaa = arr.pop(); // 在数组的最末尾删除一个元素

console.log(arr); // 返回值为: [1,2]

console.log(aaa); // 返回值为: 3  返回值是被删除的那一项

5-1、unshift(): 在数组的最前面添加一个元素

var arr = [1,2,3];

var aaa = arr.unshift("abc"); //在数组的最前面添加一个元素

console.log(arr); // 返回值为: [abc,1,2,3] 

console.log(aaa); // 返回值为: 4  返回值是数组的长度

5-2、shift(): 在数组的最前面删除一项(不需要参数)

var arr = [1,2,3];

var aaa = arr.shift(); // 在数组的最前面删除一个元素

console.log(arr); // 返回值为: [2,3]

console.log(aaa); // 返回值为: 1  返回值是被删除的那一项

6、reverse(): 数组反向输出

var arr1 = [1,2,3,4,5];

var aaa = arr1.reverse(); // 返回值为: [5,4,3,2,1]

7、sort(): 数组排序 (默认顺序:按照首个字符的Unicode编码排序,从小到大)

(1).默认排序

var arr1 = [4,5,1,3,2,7,6];

var aaa =arr1.sort();

console.log(aaa);  // 返回值为: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

(2).自定义排序

var arr2 = [4,5,1,13,2,7,6];

//回调函数里面返回值如果是: 参数1-参数2:升幂;  参数2-参数1:降幂

arr.sort(function (a,b) {

return a-b; // 升序

    // return b-a; // 降序

});

console.log(arr2); // a-b返回值为:[1, 2, 4, 5, 6, 7, 13]  b-a返回值为:

8、concat() 拼接数组

var arr1 = [1,2,3];

var arr2 = ["a","b","c"];

var arr3 = arr1.concat(arr2);

console.log(arr3)  // 返回值为: [1, 2, 3, "a", "b", "c"]

9、slice() 数组截取  形式:slice(开始位置的数组下标 ,结束位置的数组下标)

var arr = [1, 2, 3, "a", "b", "c"];

console.log(arr.slice(3));  // 返回值为: ["a", "b", "c"]  从下标为3(包括第3个)的开始截取到最后

console.log(arr.slice(0,3)); // 返回值为:[1, 2, 3]  从下标为0(包括第0个)的开始截取3个

console.log(arr.slice(-2)); // 返回值为: ["b", "c"]  负数是从最后往前截取 -2就是截取到倒数第二个

console.log(arr.slice(3,0)); // 返回值为: [ ]  如果前面的比后面的大,那么就是[ ];

10、splice() 数组的替换和删除  形式:splice(开始下标值,删除个数,替换内容1,替换内容2,...)

(1).删除

var arr = [1,2,3,4,5,6,"a", "b", "c"]

arr.splice(5);  // 从下标值为5(包括第5个)的开始删除到最后

console.log(arr); // 返回值为: [1, 2, 3, 4, 5]

console.log(arr);  // 返回值为:[1,4,5,6,"a", "b", "c"]

(2).替换

var arr = [1,2,3,4,5,6,"a", "b", "c"];

console.log(arr.splice(3,3,"aaa","bbb","ccc"));  //从下标值为3(包括第3个)的开始删除3个并且替换掉删除的

console.log(arr);  // 返回值为:[1, 2, 3, "aaa", "bbb", "ccc", "a", "b", "c"]

11、indexOf() / lastIndexOf()  查元素在数组中的下标值

var arr = ["a","b","c","d"];arr.splice(1,2);  // 从下标值为1(包括第1个)的开始删除2个(删除指定位置指定个数)

console.log(arr.indexOf("b")); //返回值为:1  (从前往后查询)查到以后立刻返回

console.log(arr.lastIndexOf("d")); //返回值为:6  (从后往前查询)查到以后立刻返回

console.log(arr.indexOf("xxx")); // 返回值为:-1  查不到就返回-1

12、filter()  数组过滤函数

var arr = [111,222,333,444,555];

var newArr = arr.filter( function (element, index, array) {

    //筛选能被2整除的元素  组成新数组

    if( element%2 === 0 ){

      return true;

    }else{

      return false;

    }

})

console.log( newArr ); // 返回值为:[222, 444]

13、forEach()  数组循环(和for循环一样;没有返回值;)

var arr = [111,222,333,444,555];

var sum = 0;

var aaa = arr.forEach(function (element,index,array) {

    console.log(element); // 返回值为:输出数组中的每一个元素

    console.log(index); // 返回值为:数组元素对应的索引值

    console.log(array); // 返回值为:[111, 222, 333, 444, 555]

    sum += element; // 数组中元素求和;

});

console.log(sum); // 返回值为:1665 数组元素加起来的和

console.log(aaa); // 返回值为:undefined  因为没有返回值 所以返回undefined

14、map()  对数组中每一项运行回调函数,返回该函数的结果组成的新数组(return什么新数组中就有什么; 不return返回undefined; 对数组二次加工)

var arr = [111,222,333,444,555];

var newArr = arr.map(function (element, index, array) {

    if(index == 2){

      return element; // 这里return了 所以下面返回的值是333

    }

    console.log(newArr); // 返回值为: [undefined, undefined, 333, undefined, undefined]

    return element*100; // 返回的元素值都乘上100后的值

})

console.log(newArr); // 返回值为:[11100, 22200, 333, 44400, 55500]

15、some()  对数组中每一项运行回调函数,如果该函数对某一项返回true,则some返回true

var arr = [111,222,333,444,555];

var bool = arr.some(function (ele,i,array) {

    //判断数组中是否有3的倍数(只要有一个是就返回true)

    if(ele%3 == 0){

      return true;

    }

    return false;

})

console.log(bool); //返回值为:true ; 有一个成功就是true

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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码农_疯子
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