JavaScript学习笔记——数组

本文详细介绍了JavaScript数组的基础概念、创建方式、动态增删操作、常见数组方法等,包括数组的遍历、转换、排序、合并、逆序等功能。
数组概述

数组对象继承Array.prototype上的大量数组操作方法
JavaScript中的数组是弱类型的,数组中可以含有不同类型的元素,数组元素甚至可以是对象或其他数组

var arr = [1,null,undefined,"hello",{x:1,y:2},[1,2,3]];     //弱类型,元素类型可以不同

JS允许数组中最后有一个多余的逗号,

var arr2 = [,,];     [undefined,undefined]
arr2.length;     //2     两个undefined元素

size from 0 to 2^23-1(4294967295)

var arr = new Array;     // var arr = [];
var arrWithLength = new Array(100);     // var arr = [,,..,]     //99/100个逗号
var arrLikesLiteral = new Array(true,false,null,1,2);     // var arr = [true,false,null,1,2];

数组可以动态的增加元素,即使超出了定义的长度范围

var arr = [1,2,3,4,5];
arr[5] = 6;     //动态增加一个元素
arr.length;     // 6

数组的删除delete不会缩短数组长度,只会将该值变为undefined

var arr = [0,1,2,3,4,5]
delete arr[0];
arr[0];     //undefined
0 in arr;     //false     //0不存在
arr.length;     //6      不会缩短

arr[1] = undefined;     //直接赋值为undefined
1 in arr;     //true     仍然存在

==================以下三种删除元素都会改变数组的长度==================
arr.length -= 1;     //缩短arr的长度,自动会删除最后一个元素(尾部)
arr.length;     //会减小1   

arr.pop();     //弹出下标最大(尾部)的数字
arr.length;     //会减小1

arr.shift();     //弹出最小下标(头部)的数字
arr.length;     //会减小1

数组的增删——动态的、无需指定大小

var arr3 = [];
arr3[0] = 1;
arr3[1] = 2;
arr3.push(3);          //在尾部添加元素
arr3[arr3.length] = arr3.length+1;
document.write(arr3);
arr3.unshift(0);     //在头部添加元素

数组的迭代遍历

var arr4 = [1,2,3,4];
for(var i=0;i<arr4.length;i++){
     console.log(arr4[i]);
}

坑!!!!!
1.in是没有顺序的
2.in会遍历arr4数组的值和arr4的属性,还有arr4原型链上的所有可enumerable的属性
for(i in arr4){
     console.log(arr4[i]);
}

二维数组

定义
var arr = [[0,1],[2,3],[4,5]];
其余均与Java数组操作类似,不赘述

稀疏数组

稀疏数组并不含有从0开始连续索引。一般length属性值比实际元素个数大

var arr = new Array(10);
0 in arr;     //false

数组方法

 原型链

{} ==> Object.prototype
[] ==> Array.prototype

将数组转换为字符串 join

var arr = [1,2,3];
arr.join();     // "1,2,3"
arr.join("_");     //"1_2_3"

数组逆序 reverse

var arr = [1,2,3];
arr.reverse();     //[3,2,1]
arr;     [3,2,1]     //会直接改变原数组

排序 sort

排序方法会在原数组本身操作,改变原数组
var arr = ['a','d','b','c'];
arr.sort();     //['a','b','c','d']
sort方法会将元素转换成字符串,然后按照字母顺序进行排序
var arr1 = [13,24,51,3];
arr1.sort();     //[13,23,3,51]     并没有按照数字的大小排列
arr1.sort(function(a,b){
     return a-b;     
});     //[3,13,23,51]

数组合并 concat

concat 不会修改原数组
var arr = [1,2,3];
arr.concat(4,5);     //[1,2,3,4,5]
arr.concat([6,7],8);     //[1,2,3,4,5,6,7,8]
arr.concat([9,[10,11]]);     //[1,2,3,4,5,6,8,9,[10,11]]

返回部分数组 slice

slice(n,m);     表示[n,m)     左闭右开
var arr = [1,2,3,4,5];
arr.slice(1,3);     //[2,3]
arr.slice(1);     //[2,3,4,5]
arr.slice(1,-1);     //[2,3,4]
arr.slice(-4,-3);     //[2]

数组拼接 splice

splice 对原数组进行修改

splice(start);     //start表示删除的起点,直接删除到末尾
var arr = [1,2,3,4,5];
arr.splice(2);     //return [3,4,5]
arr;     //[1,2]     原数组被修改

splice(start,count)     //start表示删除的起点,count表示删除的个数
arr = [1,2,3,4,5]
arr.splice(2,2)     //return [3,4]
arr;     //[1,2,5]

splice(start,count,param1,param2,..)     //param1,param2表示在删除的下标出添加的元素
arr = [1,2,3,4,5]
arr.splice(1,1,'a','b');     //return [2]
arr;    //[1,'a','b',3,4,5];

数组遍历 forEach

var arr = [1,2,3,4,5];
arr.forEach(function(x,index,a){
     console.log("arr[" + index + "] = " + x);     arr[0] = 1;.....
});

数组映射 map

var arr = [1,2,3];
arr.map(function(x){
     return x + 10;     //映射函数
});     //[11,12,13]
arr;     //[1,2,3]     不会修改原数组

数组过滤 filter

var arr = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
arr.filter(function(x,index){
     return index%3===0;
});     //[0,3,6,9]

arr;     //[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]     不会修改原数组

每一个元素均符合条件才返回true     every

var arr = [1,2,3,4,5,6,7,8,9];
arr.every(function(x){
     return x<10;     //每一个元素都满足条件时,every返回true
});     //true
arr.every(function(x){
     return x<3;
});     //false

只要有一个元素满足条件时返回true  some

var arr = [1,2,3,4,5];
arr.some(function(x){
     return x < 3;     //只要有一个满足则返回true
});     //true
arr.some(function(x){
     return x <0;
});     //false

两两操作数组元素,返回一值 reduce | reduceRight

reduce(function,val);     //function为两两比较的返回算法函数,val表示x作为初始参数,可不传
reduceRight               //reduceRight的功能和reduce功能相同,但是是从数组右边(尾部)开始

var arr3 = [1,2,3,4,5];
var sum = arr3.reduce(function (x,y){
    return x + y;     //两两对比,取和为返回值
});
sum;     //数组求和 15

var max = arr3.reduceRight(function (x,y){
     return x > y ? x : y;     //两两对比,取较大值为返回值
});
max;     //求最大值 5

数组检索 indexOf

indexOf(val);     //检索val是否在数组中,若存在返回下标index,若不存在,返回-1     从左向右
indexOf(val,start);     //从start处向右检索val,若存在,则返回第一个index,若不存在,返回-1
indexOf(val,start); //可能出现数组中存在val,但由于start限制起点导致未检索到

lastIndexOf(val);
lastIndexOf(val,start);     //与indexOf功能类似,但是从右向左查找


判断是否为数组 isArray

Array.isArray([]);     //true
[] instanceof Array;     //true
({}).toString.apply([]) === '[object Array]';     //true
[].constructor === Array;     //true
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失、识别异常点、标准化数、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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