常见数组的使用方法简单描述

本文详细介绍了JavaScript中常用的数组方法,包括indexOf、filter、forEach、map和reduce的使用方法及案例,适合初学者巩固基础。

常见数组的使用方法简单描述

http://kangax.github.io/compat-table/es5/ 这里查看各个es 的版本中提供的api

一、indexOf

作用

查询数组中是否拥有该项元素,有则返回查询项索引,无则返回 -1

案例

let arr = ['apple', 'test', 'name']
let indexBack = arr.indexOf('apple')
let errIndexBack = arr.indexOf('applesss')
console.log(indexBack)      // 0
console.log(errIndexBack )      // -1
二、filter

作用

返回数组中满足过滤条件的元素并生成新数组

案例

let arr = ['apple', 'test', 'name']
let newArr = arr.filter(function(item) {
    return item === 'apple'
})

console.log(newArr) // ["apple"]
三、forEach

作用

为数组中每个元素执行对应的方法

案例

let arr = ['apple', 'test', 'name']
let newArr = []
arr.forEach(function(item, index) {
    newArr.push(item + '1')
})

console.log(newArr) // ["apple1", "test1", "name1"]
四、map

作用

map()对数组的每个元素进行一定操作(映射)后,会返回一个新的数组

案例

let arr = ['apple', 'test', 'name']
let newArr = arr.map(function(item, index) {
    return {
        id: index,
        name: item
    }
})

console.log(newArr) //  [{…}, {…}, {…}]
五、reduce

作用

reduce()可以实现一个累加器的功能,将数组的每个值(从左到右)将其降低到一个值

reduce(callback, initialValue)会传入两个变量。回调函数(callback)和初始值(initialValue)。假设函数它有个传入参数,prev和next,index和array。prev和next你是必须要了解的。一般来讲prev是从数组中第一个元素开始的,next是第二个元素。但是当你传入初始值(initialValue)后,第一个prev将是initivalValue,next将是数组中的第一个元素。

案例

let arr = ['apple', 'test', 'name', 'any']
let longStr = ''
let newArr = arr.reduce(function(prev,next) {
    longStr = longStr + prev
}, '100')

console.log(longStr)    // appletestnameany

作为稳固基础用的,基础好的,可以略过了

转载于:https://www.cnblogs.com/erbingbing/p/8694240.html

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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