C#入门系列 -- 多维数组

C#二维数组的介绍 C#二维数组的介绍 1.交替数组(不等长数组) //二维数组定义与初始化 //不规则二维数组 int[][] array = new int[2][]; //锯齿数组 array[0] = new int[3]; array[0][1] = 11; array[0][2] = 12; array[1] = new int[] { 1, 2, 3 阅读详情

在C#编程中,多维数组是一种非常有用的数据结构。它允许我们在一个表格或者矩阵中存储和操作多个数据元素。本文将介绍多维数组的基本概念,以及如何在C#中创建和使用多维数组。

什么是多维数组?

多维数组是一种由多个维度组成的数据结构。在C#中,我们可以创建二维、三维甚至更高维度的数组。多维数组可以看作是一个表格或者矩阵,其中的每个元素都可以通过其在数组中的位置来访问。

创建多维数组

在C#中,我们可以使用以下语法来创建一个多维数组:

type[, , ...] arrayName = new type[size1, size2, ...];

这里的type代表数组中元素的类型,size1, size2, ...代表每个维度的大小,arrayName是数组的名称。

下面是一个创建二维数组的示例:

int[,] matrix = new int[3, 4];

这将创建一个3行4列的二维整数数组。我们可以通过指定的索引来访问数组中的元素,例如matrix[0, 0]表示第一行第一列的元素。

初始化多维数组

我们可以通过以下方式对多维数组进行初始化:

type[,] arrayName = {
   
    {
   
    value1, value2, ... }, {
   
    value3, value4, ... }, ... };

下面是一个初始化二维数组的示例:

int[,] matrix = {
   
    {
   
    1, 2, 3 }, {
   
    4, 5, 6 }, {
   
    7, 8, 9 } };
C#教程(11)———— 数组(二) C#教程(11)———— 数组(二), 在前文中,我们介绍了数组的概念,那么除了上文中我们介绍的数组以外,C#中还允许数组存在有多个维度,称为多维数组,那么什么是多维数组呢?与它非常类似的交错数组又是个什么概念呢?就由本文来为你解除疑惑吧。 阅读详情

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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. 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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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