AS3常用编程小方法——数组深复制

思路:使用ByteArray

            (更多见《殿堂之路》)

例:

var arr1:Array = [1, 2, 3, 4];

var temp:ByteArray = new ByteArray();

temp.writeObject(arr1);

 

temp.position = 0;

var arr2:Array = temp.readObject() as Array;

 

arr2.pop();

 

trace("arr2:", arr2);

//输出1, 2, 3

trace("arr1:", arr1);

//输出1, 2, 3, 4

### Python 中数组计算与曲线绘制的基础教程 Python 是一种功能强大的编程语言,在科学计算和数据可视化领域有着广泛的应用。以下是有关数组计算与曲线绘制的核心知识点。 #### 使用 NumPy 进行数组计算 NumPy 是 Python 的核心库之一,用于高效处理大规模数值数据。它提供了 `ndarray` 数据结构以及丰富的数学运算方法。通过以下代码可以创建并操作数组: ```python import numpy as np # 创建一个从 0 到 9 的一维数组 arr = np.arange(10) # 对数组中的每个元素平方 squared_arr = arr ** 2 print(squared_arr) ``` 上述代码展示了如何利用 NumPy 提供的矢量化操作来快速执行复杂的数学运算[^1]。 #### Matplotlib 库用于曲线绘制 Matplotlib 是另一个重要的 Python 可视化工具包,支持多种类型的图表生成。下面是一个简单的例子,展示如何使用 Matplotlib 来绘制一条二次指数衰减曲线: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 定义时间轴范围 t = np.linspace(0, 3, 50) # 计算对应的 y 值 y = t**2 * np.exp(-t**2) plt.plot(t, y) # 绘制曲线 plt.xlabel('Time') # 设置 x 轴标签 plt.ylabel('Amplitude') # 设置 y 轴标签 plt.title('Exponential Decay Curve') # 添加标题 plt.grid(True) # 显示网格线 plt.show() ``` 此脚本不仅实现了基本的数据绘图功能,还包含了对图形属性的一些自定义设置[^2]。 #### 高级技巧:颜色调整与透明度控制 当涉及更复杂场景下的图像渲染时,可能需要调节对象的颜色及其透明程度。例如,可以通过修改 RGBA 参数实现渐变效果或者降低某些部分可见性: ```python from PIL import ImageColor rgba_color = tuple([c / 255.0 for c in ImageColor.getrgb("#FFAABB")] + [0.75]) pointcolors[:, :, :] *= rgba_color ``` 这里演示了如何基于十六进制色彩编码转换成标准化 RGB 值,并附加 alpha 渠道形成最终使用的四元组形式[^3]。 ---
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