巩固整理常用的数组方法

python基础语法与数据结构 本文摘要: Python基础语法包含输入输出、函数、变量、数据类型及运算符等内容。输入函数input()获取键盘输入并以字符串存储,输出函数print()可格式化输出数据。函数通过def定义,可带参数和返回值,提高代码复用性。变量无需声明类型,可动态赋值。数据类型包括数字、字符串、布尔及复合类型,可通过type()查看。运算符包含算术、赋值等类型,其中复合赋值运算符如+=可简化运算。类型转换函数如int()、str()等可实现显式类型转换。这些基础语法构成Python编程的核心要素。 阅读详情

常用的遍历数组方法

        1. forEach

                说明: forEach是最简单、最常用的数组遍历方法,它提供一个回调函数,可用于处理数组的每一个元素,默认没有返回值。回调函数的参数,第一个参数是数组的每一项,第二个参数是数组中每一项的索引,第三个参数是该数组本身,后两个参数可选

                示例:

var arr = [1, 2, 3, 4, 5]

arr.forEach((item, index) => {
        console.log(item, index);
})

// 输出

//1 0
//2 1
//3 2
//4 3
//5 4

        2.filter

                说明:filter遍历数组一般用于筛选该数组中是否有符合条件的数组元素,默认返回一个新数,参数和forEach一样,原数组的元素执行了回调函数之后若返回值为true,则会添加到新数组中.

                示例:

 var arr = [1, 2, 3, 4, 5]

 var newArr = arr.filter(item => item > 3)
 console.log(newArr);

 //[4, 5]

        3.every

                说明:every遍历数组一般用于判断数组中是否有满足条件的数组元素,所有元素都满足条件是返回值为true,若有一个不满足则返回false.

                示例:

var arr = [1, 2, 3, 4, 5]
console.log(arr.every(item => item > 3));

//flase

        4.some

                说明: some方法和every的用法非常类似,不同的是只要有一个满足条件返回值就为true,没有元素满足条件则为false

                示例:

var arr = [1, 2, 3, 4, 5]
console.log(arr.some(item => item > 3));


//true

         5.map

                说明:返回一个新数组,数组中的元素为原始数组元素调用函数处理后的值

         6.find

                说明:方法返回通过测试(函数内判断)的数组的第一个元素的值

添加数组元素

        1.push

                说明: 从后面追加 返回值是添加后数组的长度,会改变原数组

                示例: 

var arr = [1, 2, 3, 4, 5]
console.log(arr.push(6, 7));
console.log(arr);

// 7
// [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

        2.unshift

                说明: 从前面添加 返回值是添加后数组的长度,会改变原数组

                示例: 

var arr = [1, 2, 3, 4, 5]
console.log(arr.unshift(6, 7));
console.log(arr);

// 7
// [6, 7, 1, 2, 3, 4, 5]

        3.concat

                说明: 拼接数组,返回的是一个新数组

                示例: 

var arr = [1, 2, 3, 4, 5]
var arr2 = [6, 7]
console.log(arr.concat(arr2));
console.log(arr);

// [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
// [1, 2, 3, 4, 5]

                注意: 返回值为一个新数组而原数组不变

删除数组元素

        1.pop

                说明: 从后删除 返回值是删除的元素,会改变原数组

                示例: 

var arr = [1, 2, 3, 4, 5]
console.log(arr.pop());
console.log(arr);

// 5
// [1, 2, 3, 4]

        2. shift

                说明: 从前面删除 返回值是删除的元素,会改变原数组

                示例: 

var arr = [1, 2, 3, 4, 5]
console.log(arr.shift());
console.log(arr);


// 1
// [2, 3, 4, 5]

截取数组元素 

        1.splice

                说明: splice方法可以给三个参数.1.从哪开始 2.截取的个数 3.替换的元素,一般用于删除数组中指定索引的元素,也可以替换指定索引的元素,会改变原数组

                示例:

// 删除指定元素
var arr = [1, 2, 3, 4, 5]
console.log(arr.splice(2, 2));
console.log(arr);

// [3, 4]
// [1, 2, 5]


// 替换指定元素
var arr = [1, 2, 3, 4, 5]
console.log(arr.splice(2, 2, 6));
console.log(arr);

// [3, 4]
// [1, 2, 6, 5]

        2.slice

                说明: 截取数组元素,返回一个新数组,新数组的元素为截取出来的元素,可以给两个参数,

1.开始的索引 2.结束的索引(可以省略,截取的元素不包括这个) ,不会改变原数组

                示例: 

// 只有一个参数
var arr = [1, 2, 3, 4, 5]
console.log(arr.slice(1));
console.log(arr);

// [2, 3, 4, 5]
// [1, 2, 3, 4, 5]


// 两个参数
var arr = [1, 2, 3, 4, 5]
console.log(arr.slice(1, 3));

// [2, 3]

数组转换为字符串

        1.toString: 把数组转换为字符串

         2.join: 把数组转换为字符串 可以传入不同的符号进行连接 默认用逗号连接

                示例:

var arr = [1, 2, 3, 4, 5]
console.log(arr.join('|'));

// 1|2|3|4|5

其他方法

        1.reduce: 数组求和

                代码示例:

var arr = [1, 2, 3, 4, 5]
console.log(arr.reduce((sum, val) => sum + val, 0));

// 15

        2.reverse: 反转数组

                代码示例:

var arr = [1, 2, 3, 4, 5]
arr.reverse()
console.log(arr);

// [5, 4, 3, 2, 1]

        3.sort: 冒泡排序

                代码示例:

// 正向排序
var arr = [7, 2, 6, 4, 5]
arr.sort((a, b) => a - b)
console.log(arr);

// [2, 4, 5, 6, 7]


// 反向排序
var arr = [7, 2, 6, 4, 5]
arr.sort((a, b) => b - a)
console.log(arr);

// [7, 6, 5, 4, 2]

        4. includes: 判断一个数组是否包含一个指定的值,如果是返回 true,否则false

                代码示例:

var arr = [1, 2, 3, 4, 5]
var flag = arr.includes(2)
var flag2 = arr.includes(6)
console.log(flag) // true
console.log(flag2) // false

以上是本人对数组的一点点见解,如有遗漏或错误欢迎指正,本人一定积极改进

【mip-NeRF】使用一组二维图像渲染3D场景视频(mip-NeRF论文复现) 本文对mip-NeRF模型的pytorch实现进行了复现 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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