三个数组随机合并

本文介绍了一种将三个数组进行合并并随机打乱的方法,以及如何根据时间戳对这些数组进行排序的技术实现。通过使用JavaScript,文章详细展示了如何利用concat()方法进行数组连接,并通过自定义shuffle函数实现数组元素的随机排列。此外,还介绍了如何提取每个对象中的时间戳属性,对其进行排序,并最终根据排序后的时间戳获取原数组中对应的对象。

三个数组随机合并;

            count_arr3:function(arr1,arr2,arr3){

                var arr = arr1.concat(arr2).concat(arr3);

                function shuffle(aArr){

                    var iLength = aArr.length,

                        i = iLength,

                        mTemp,

                        iRandom;

                    while(i--){

                        if(i !== (iRandom = Math.floor(Math.random() * iLength))){

                            mTemp = aArr[i];

                            aArr[i] = aArr[iRandom];

                            aArr[iRandom] = mTemp;

                        }

                    }

                    return aArr;

                }

                shuffle(arr)

                var sp_arr =[]

                $.each(arr,function(i,o){

                    sp_arr.push([o])

                })

                return sp_arr

            },



按时间排序三个数组

time_arr:function(arr1,arr2,arr3){

            var arr4 = arr1.concat(arr2).concat(arr3);

            var times =[];

            var arr = [];

            $.each(arr4,function(i,o){

                times.push(o.create_time)

            });

            times = times.sort(function(a,b){return b-a;})

            $.each(times,function(i,o){

                $.each(arr4,function(k,obj){

                    if(obj.create_time==o){

                        arr.push([obj])

                    }

                })

            });

            return arr;

        },


<think>我们首先需要理解用户的需求:生成一个三维数组。根据用户当前的查询和之前的对话历史,用户可能是在Python环境中操作(因为之前讨论过LSTM的PyTorch实现),但引用中同时提到了MATLAB和Python的创建方法。由于用户最后明确要求生成三维数组,且上下文与Python相关,我们将重点使用Python(特别是NumPy库)来实现。 三维数组可以理解为由多个二维数组(矩阵)堆叠而成。在NumPy中,我们可以通过多种方式创建三维数组。 方法1:使用嵌套列表创建 直接通过三层嵌套的列表来创建,然后转换成NumPy数组。 方法2:使用NumPy的函数创建 例如: - np.zeros((d1, d2, d3)) 创建全零数组 - np.ones((d1, d2, d3)) 创建全一数组 - np.random.rand(d1, d2, d3) 创建[0,1)均匀分布的随机数组 方法3:通过堆叠多个二维数组 使用np.stack, np.vstack, np.dstack等函数。 下面我们将给出具体的示例代码。 </think>### 生成三维数组的三种常用方法 三维数组可理解为由多个二维数组(矩阵)堆叠组成,形如 $\text{(层数, 行数, 列数)}$。以下是 Python 中创建三维数组的三种核心方法: --- #### 方法1:**嵌套列表初始化** 直接定义三层嵌套列表结构: ```python import numpy as np # 创建2层×3行×4列的三维数组 arr_3d = np.array([ [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]], # 第一层矩阵 [[13, 14, 15, 16], [17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24]] # 第二层矩阵 ]) print(arr_3d.shape) # 输出: (2, 3, 4) ``` - **结构说明**: - 外层列表:控制层数(此处2层) - 中层列表:控制行数(每层3行) - 内层列表:控制列数(每行4列)[^2] - **适用场景**:需精确控制每个元素值的初始化 --- #### 方法2:**NumPy专用函数创建** 使用 NumPy 的数组生成函数: ```python import numpy as np # 创建全零三维数组 (3层×2行×5列) zeros_3d = np.zeros((3, 2, 5)) # 创建随机三维数组 (2层×4行×3列) rand_3d = np.random.rand(2, 4, 3) # 创建单位三维数组 (1层×3行×3列) eye_3d = np.eye(3).reshape(1, 3, 3) ``` - **核心函数**: - `np.zeros(shape)`:全零数组 - `np.ones(shape)`:全一数组 - `np.random.rand(d1,d2,d3)`:[0,1)均匀分布 - `np.arange().reshape()`:序列重塑[^1] - **优势**:高效创建大型数组,支持批量操作 --- #### 方法3:**数组堆叠(Stacking)** 合并多个二维数组为三维结构: ```python import numpy as np # 创建三个二维矩阵 matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) matrix3 = np.array([[9, 10], [11, 12]]) # 沿新维度堆叠 (层方向) stacked = np.stack((matrix1, matrix2, matrix3), axis=0) print(stacked.shape) # 输出: (3, 2, 2) # 等效堆叠方式 vstacked = np.vstack([matrix1[np.newaxis,:], matrix2[np.newaxis,:], matrix3[np.newaxis,:]]) ``` - **关键参数**: - `axis=0`:新增层维度堆叠 - `axis=1`:按行扩展堆叠 - `axis=2`:按列扩展堆叠[^1] - **典型应用**:合并多个图像/时间序列数据 --- ### 三维数组可视化 以形状 $(2,3,4)$ 的数组为例: ``` 层0: [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9,10,11,12] ] 层1: [ [13,14,15,16], [17,18,19,20], [21,22,23,24] ] ``` 每个元素定位需三个索引:$\text{arr[层索引, 行索引, 列索引]}$。 ---
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