vb.net 数组均为传址,变量可以传值

这篇博客讨论了VB.NET中数组作为参数传递时的情况。代码示例展示了一个名为`changea`的子程序,该子程序接收一个整数数组`a`和一个整数`b`作为按值传递的参数。然而,即使数组`a`是通过`ByVal`传递,在子程序内部修改数组元素的值依然会影响到外部。这表明在VB.NET中,数组参数实际上是按引用传递的。

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Private Sub Button3_Click(sender As Object, e As EventArgs) Handles Button3.Click
        Dim a(1), b As Integer
        b = 5
        For i = 0 To 1
            a(i) = i
        Next
        Console.WriteLine("改变前的值:")
        For i = 0 To 1
            Console.WriteLine(a(i))
        Next
        Console.WriteLine(b)

        Call changea(a, b)'调用子程序进行参数传递,均为传值

        Console.WriteLine("改变后的值:")
        For i = 0 To 1
            Console.WriteLine(a(i))
        Next
        Console.WriteLine(b)
    End Sub
    Sub changea(ByVal a() As Integer, b As Integer)
        For i = 0 To 1
            a(i) = 2 * (i + 1)
        Next
        b = 3
    End Sub

数组a(1)虽然是byval, 但是却发生了改变,可见数组传递方式均为传址。

 

### 高斯分布与直方图的关系 在统计学中,直方图是一种用于表示数据频率分布的图表形式。对于服从高斯分布的数据集而言,绘制其直方图可以直观地显示出该数据集中各个数值范围内的频数或概率密度[^1]。 当一组连续型随机变量遵循标准正态分布即均值为0、方差为1的标准高斯分布时,在理想情况下,随着样本量增大,所得到的直方图会逐渐逼近于一条钟形曲线——这就是著名的高斯函数图像。实际应用中,如果某特征属性被认为近似满足某种类型的高斯分布,则可以通过观察对应直方图来验证这一假设是否成立,并据此调整后续建模策略。 为了更具体地说明这一点,下面给出一段Python代码示例,利用`matplotlib`库生成并显示一个基于多元高斯分布采样的二维散点图及其边缘一维投影形成的直方图: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mean = [0, 0] cov = [[1, 1], [1, 2]] x, y = np.random.multivariate_normal(mean, cov, 10000).T plt.figure(figsize=(8, 6)) plt.hist(x, bins=50, alpha=0.75, color='blue', density=True) plt.title('Histogram of X-axis Data from Multivariate Gaussian Distribution') plt.xlabel('Value') plt.ylabel('Density') plt.grid(True) # Fit a normal distribution to the data: mu_x, sigma_x = np.mean(x), np.std(x) xmin, xmax = plt.xlim() xx = np.linspace(xmin, xmax, 100) p = (1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * sigma_x)) * \ np.exp(-0.5 * ((xx - mu_x) / sigma_x)**2) plt.plot(xx, p, 'k', linewidth=2) title = f"Fit results: μ={mu_x:.2f}, σ={sigma_x:.2f}" plt.title(title) plt.show() ``` 此段程序首先定义了一个二元联合高斯分布模型参数;接着调用NumPy中的多变量正态分布抽样函数获取大量样本点坐标;最后借助Matplotlib工具包分别画出了这些坐标的X轴方向上的一维直方图以及拟合后的理论高斯曲线对比效果[^3]。
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