javascript数组

js的数组的介绍

为什么需要数组?

问题

王大爷有6只乌龟,它们的体重分别是3kg,5kg,1kg,

 3.4kg,2kg,50kg 。请问这六只乌龟的总体重是少? 平均体重是多少请你用现在掌握的技术编一个程序解决

<script>

var weight1=3;

var weight2=5;

....

...

var total=weight1+weight2+...+weight6;

var average=total/6;

</script>

我们需要这样一种数据类型,它可以帮助我们管理一组数据.->数组.

快速入门的案例用数组的方法来完成 王大爷养乌龟的问题:

<html>
<head>
<meta http-equiv="content-type" content="text/html;charset=utf-8"/>
<script type="text/javascript">
//创建一个数组
var arr1=[3,5,10,34.8,50,10];
//说明,数组的下标是从[0]
//window.alert(typeof arr1);
//通过对象名.constructor 可以显示该对象的构造方法是什么?
//window.alert(arr1.constructor);
//遍历我们的数组
var total_weight=0;
for(var i=0;i<arr1.length;i++){
//document.write("<br/>"+arr1[i]);
total_weight+=arr1[i];
}
document.write("总体重是="+total_weight+" 平均体重="+total_weight/arr1.length);
</script>
</html>


u 数组的基本使用

① 如何创建数组

方法1  

var arr=[元素1,元素2......]    其实也可以这样创建空数组 var arr=[];

元素的个数可以任意,元素的类型可以任意

方法2.

var arr=new Array();

② 如何访问数组的数据

1. 指定访问某个元素

数组名[下标号], 下标号默认是从开始编号.

2. 遍历数组

for(var i=0;i<数组.lenght;i++){

数组[i];

}

☞ 如果下标越界会怎样?

报 undefine

☞ js的数组是否能够动态的增长

var a=[2,3];

a[2]=56;

alert(a[2]);

说明js的数组可以动态增长.   此时要访问到56,下标可以是3,2,6等都可以 ,其实只是一个涨眼法







③ 数组在内存中怎样存在..

php程序中,通过一个函数传递数组,是值传递,还是引用传递?

结论是默认是值传递(拷贝.)

js代码中,通过一个函数传递数组,是引用传递

function test2(val){

//val[0] 访问第一个元素.

val[0]=900;

}

arr=[1,2,3];

//调用函数

test2(arr);

for(var i=0;i<arr.length;i++){

document.write("*****"+arr[i]);

}

输出是 900*****2****3

画图说明;


通过下面的代码,我们来说明js的数组是怎样存在内存的:

function test2(val){

  //val[0] 访问第一个元素.

  val[0]=900;

 }

 arr=[1,2,3];【1】 

 //调用函数

 test2(arr);

 

 for(var i=0;i<arr.length;i++){

  document.write("*****"+arr[i]);

 }

分析图:

 数组的常用的属性和函数

① length  属性可以返回该数组的大小(遍历)

② split 函数,可以拆分字符串.

var str="abc hello boy";

var arr=str.split(" ");

document.write(arr+ arr.length);

数组小结:

 ①数组可存放任意类型的数据    JavaScript数组的下标也可以是字符串

   

 ②数组大小不必事先指定,可以动态增长

 ③数组名可以理解为指向数组首地址的引用.

 ④数组元素默认从0开始编号的.


本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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