asp函数split()对应php函数explode()_php技巧 - PHP

本文详细介绍PHP中数组操作的实用技巧,包括使用explode和implode函数进行数组的分割与组合,去除数组重复元素,重新索引数组,以及统计数组元素个数等。通过具体示例展示这些技巧的实际应用。

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<?php
//利用 explode 函数分割字符串到数组
$source = "hello1,hello2,hello3,hello4,hello5";//按逗号分离字符串
$hello = explode(',',$source);
for($i=0;$i<count($hello);$i++){
echo $hello[$i];echo "</br>";
}
?>

截取去掉最后/第一个字符

$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1); 

取得数组的具体数据

  $date = "04,30"; 
  list($month, $day) = split ('[,.-]', $date); 
  echo "Month: $month; Day: $day;<br />\n";

去除数组中重复的元素值 array_unique()

<meta charset="utf-8" />
<?php 
$a1="206,206,206,201,206,201";
//$array = explode(',', $a1); //字符串组成数组
$array1=implode(",",array_unique(explode(',', $a1)));
 print_r($array1);
?>

数组索引值如何重新从0开始递增

<?php
  $a=array("a"=>"Cat","b"=>"Dog","c"=>"Horse");
  print_r(array_values($a));
  // 输出:
  // Array ( [0] => Cat [1] => Dog [2] => Horse )
?>

统计数组元素个数

$a="303,304,305,306,307";
$a = explode(',',$a);
echo count($a);

JS split

<script language="javascript"> 
str="2,2,3,5,6,6"; //这是一字符串 
var strs= new Array(); //定义一数组 
strs=str.split(","); //字符分割 
for (i=0;i<strs.length ;i++ ) 
{ 
document.write(strs[i]+"<br/>"); //分割后的字符输出 
} 
</script> 

explode() 函数把字符串分割为数组。

// 示例 1 $pizza = "piece1 piece2 piece3 piece4 piece5 piece6"; 
$pieces = explode(" ", $pizza); 
echo $pieces[0]; // piece1 
echo $pieces[1]; // piece2 

implode() 函数把数组元素组合为一个字符串。

$array = array('a' => 1, 'b'=>2, 'c'=>3, 'd'=>4);
$string = implode("-",$array)
echo $string;
//==== 结果就是:1-2-3-4;

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对敏而好学论坛/嗨学网的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

                    <p><p></td></tr></table>
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【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号去噪与特征提取能力;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,最终实现高精度的轴承故障识别。整个流程充分结合了智能优化、信号处理与深度学习技术,显著提升了复杂工况下故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选择的问题,实现自适应优化;②构建高效准确的轴承故障诊断模型,适用于旋转机械设备的智能运维与状态监测;③为类似机电系统故障诊断提供可借鉴的技术路线与代码实现参考。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注OCSSA算法的设计机制、VMD参数优化过程以及CNN-BiLSTM网络结构的搭建与训练细节,同时可尝试在其他故障数据集上迁移应用以加深理解。
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