ES6 map()遍历、filter()筛选的使用

ES6中Array对象的方法和扩展、string的扩展方法、数组的遍历。(含例题) 先自我介绍一下,小编13年上师交大毕业,曾经在小公司待过,去过华为OPPO等大厂,18年进入阿里,直到现在。深知大多数初中级java工程师,想要升技能,往往是需要自己摸索成长或是报班学习,但对于培训机构动则近万元的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效率很低又漫长,而且容易碰到天花板技术停止不前。因此我收集了一份《java开发全套学习资料》送给大家,初衷也很简单,就是希望帮助到想自学又不知道该从何学起的朋友,同时减轻大家的负担。添加下方名片,即可获取全套学习资料哦。... 阅读详情

map()遍历

比如:有一个数组对象,arrt=[{id:1,name:'a},{id:2,name:b}]
我需要取到里面的id,组成一个数组
情况1-简单使用:

let arrt=[{id:1,name:'a},{id:2,name:b}]
let needArry=arrt.map(item=>item.id)
console.log(needArry) // [1,2]

情况2:
map可以return 返回一个新数组,对原本数组的值进行改变

let arr1 = [1,2,3];
let arr2 = arr1.map((value,key,arr) => {
    console.log(value)    // 1,2,3
    console.log(key)      // 0,1,2
    console.log(arr)      //[1,2,3] [1,2,3] [1,2,3]
    return value * value;
})
console.log(arr1); // [ 1, 2, 3 ]
console.log(arr2); // [ 1, 4, 9 ]

filter()筛选

filter函数可以看成是一个过滤函数,返回符合条件的元素的数组
filter需要在循环的时候判断一下是true还是false,是true才会返回这个元素


let arr1 = [1,2,3];
let arr2 = arr1.filter((value,key,arr) => {
    console.log(value)    // 1,2,3
    console.log(key)      // 0,1,2
    console.log(arr)      // [1,2,3]
    return value >= 3 ? false : true;     
})
console.log(arr1); // [ 1, 2, 3 ]
console.log(arr2); // [ 1, 2 ]

1.filter() 过滤不符合项


let arr = [1,2,3]
let newArr = arr.filter(item => item>=3)  
console.log(newArr)

2.filter() 去掉空字符串、undefined、null

let arr = ['','1','2',undefined,'3.jpg',undefined]
let newArr = arr.filter(item => item)
console.log(newArr)

3.filter() 数组去重

let arr = [1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6];
let newArr = arr.filter((x, index,self)=>self.indexOf(x)===index) 
console.log(newArr)

4.去重推荐使用 set()方法

let arr = [1, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 6];
let newArr =Array.from(new Set(arr)) 
console.log(newArr)
filter() 筛选数组对象

5.单个条件筛选:

let arr = [
	    {a:'苹果',b:'面包',c:'吃'},
	    {a:'香蕉',b:'面包',c:'不吃'},
	    {a:'香蕉',b:'苹果',c:'吃'},
	    {a:'苹果',b:'香蕉',c:'不吃'},
	  ]
console.log(arr.filter(item => item.a=== '苹果' ))

参考:https://blog.youkuaiyun.com/u012302552/article/details/81624948

深入探讨 VQ-VAE:理解变分量化自动编码器 VQ-VAE代表"Variational Quantized Variational Autoencoder",是一种生成模型,通常用于处理高维数据,如图像和音频。它的设计灵感来自于变分自动编码器(VAE)和量化方法,结合了它们的优点,使得 VQ-VAE 能够生成高质量的数据,并在数据表示上引入离散性。VQ-VAE 是一种强大的生成模型,结合了变分自动编码器和量化方法的优点。它在图像和音频生成、数据压缩和生成性对抗网络等领域具有广泛的应用。 阅读详情

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