JSON.stringify()详解

JSON.stringify() 、JSON. parse()方法详解 json 阅读详情
首先,一句话概括重点:JSON.stringify()就是将js对象转换为JSON字符串。
语法:JSON.stringify(value[, replacer[, space]]);
参数说明:
     value:
          必须字段,一个有效的JSON字符串,可以是对象、数组等。
     举个栗子:
var before = {"name": "bunny", "age": 18, "boyfriend": "bunnylover"};
var after = JSON.stringify(before);
alert(after);
     再来看一下直接alert(before)的结果:
       

     replacer:
          可选字段,用于转换第一个参数(即目标JSON字符串)的函数或数组。这个参数用法有点多

          value为数组,且replacer为方法的情况:
               这个方法将被调用,传入的参数是JSON字符串的键和值,最后使用的是这个方法的返回值而不再是原始的键和值。形象来说这就是加工厂,把目标JSON字符串扔进来对每个键值对进行处理,使用处理之后的结果。
               举个栗子:(当然,这里的匿名function可以提出来写为独立方法)
var before = ["I","love","bunny"];
var after = JSON.stringify(before, function(key, value) {
   return value.toString().toUpperCase();
});
alert(after);

               那么最后alert得到的结果为:
                    
               看一下alert(before)的结果:
                    
               注意:
               当一个键值对通过方法返回undefined时,排除此键值对,不显示出来。
               根对象的键是一个空字符串:""。即return key.toString(); 得到""。

            value为对象,且replacer为数组的情况:
               JSON字符串中的键将与replacer数组中的值进行比对,将存在于replacer数组中的键值保留,并按照replacer数组中的顺序排列。也可以理解为将两者进行比对,遇到能匹配的项,则用replacer数组中的值作为键,value中的值作为值,组成新的键值对,得到新的对象。
            可能不太好理解,直接上栗子:
var before = {"name": "bunny", "age": 18, "boyfriend": "bunnylover"};
var after = JSON.stringify(before, ["age","name","pet"]);
alert(after);

               得到结果为:
                    
               这样就很明了了,我们可以用它来对JSON对象的属性按需要进行筛选、排序后输出。

            value为数组,且replacer也为数组的情况:
               replacer数组将被忽略,和只有一个value参数的情况一样。

          总结:
          value为数组形式时,replacer用方法对数组项进行加工。
          value为对象形式时,replacer用数组进行筛选与排序。

     space:
          即每个属性的分隔符。
          省略的话则结果直接按一行输出:
          栗子:
var before = {"name": "bunny", "age": 18, "boyfriend": "bunnylover"};
var after = JSON.stringify(before);
alert(after);

                     
          数字的情况,数字代表空格数,最大为10,大于10也只显示10个空格:
          栗子:
var before = {"name": "bunny", "age": 18, "boyfriend": "bunnylover"};
var after = JSON.stringify(before,["age","name","boyfriend"],12);
alert(after);

                    
          转义字符的情况:例如制表符\t,回车\r等。
          栗子:
var before = {"name": "bunny", "age": 18, "boyfriend": "bunnylover"};
var after = JSON.stringify(before,["age","name","boyfriend"],"\t");
alert(after);

               
          字符串的情况:很简单,自然是在每一个属性前加上字符串。
          栗子:
var before = {"name": "bunny", "age": 18, "boyfriend": "bunnylover"};
var after = JSON.stringify(before,["age","name","boyfriend"],"qwer");
alert(after);

                   
JSON.stringify() 方法详解 要转换的值(可以是一个对象、数组、基本数据类型或 null)。(可选)一个 replacer 函数或一个替换器,用于替换原对象中的某些值。(可选)一个数字,表示缩进空格数。该方法返回一个 JSON 字符串。JSON.stringify() 是一个非常有用的 JavaScript 方法,可以方便地将 JavaScript 值转换为 JSON 字符串。掌握其用法和注意事项,可以让你更高效地处理 JSON 数据。希望本文对你有所帮助。# JSON.stringify() 方法详解## 一、方法简介。 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. 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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bunny_Lover
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