php+数组嵌套排序,php多维数组自定义排序 uasort()-Fun言

php内置的排序函数很多;正反各种排;

常用的排序函数:

sort() - 以升序对数组排序

rsort() - 以降序对数组排序

asort() - 根据值,以升序对关联数组进行排序

ksort() - 根据键,以升序对关联数组进行排序

arsort() - 根据值,以降序对关联数组进行排序

krsort() - 根据键,以降序对关联数组进行排序

基本都能满足需求了;

关于这些函数的使用方法就不多啰嗦了;

但是在项目的实际开发中还是会有些更加苛刻的排序需求;今天要介绍的排序函数是: uasort()

uasort主要是用在需要按照自定义的方法并且保留索引关系对多维数组的排序上;

有如下数组

$sort_array = array(

"array1" => array(

'word'=>'test1',

'sortnumber'=>1,

),

'array3'=>array(

'word'=>'test4',

'sortnumber'=>4,

),

'array2'=>array(

'word'=>'test3',

'sortnumber'=>3,

),

'array5'=>array(

'word'=>'test5',

),

'array4'=>array(

'word'=>'test2',

'sortnumber'=>2,

),

);

需求是按照sortnumber以升序的方式排序;

首先需要写一个自定义排序的规则;

// 自定义排序函数

function my_sort($a,$b){

$prev = isset($a['sortnumber']) ? $a['sortnumber'] : 0;

$next = isset($b['sortnumber']) ? $b['sortnumber'] : 0;

if($prev == $next)return 0;

return ($prev

}

echo '

排序前:
';

print_r($sort_array);

uasort($sort_array, "my_sort");

echo "排序后:
";

print_r ($sort_array);

得到的结果:

排序前:

Array

(

[array1] => Array

(

[word] => test1

[sortnumber] => 1

)

[array3] => Array

(

[word] => test4

[sortnumber] => 4

)

[array2] => Array

(

[word] => test3

[sortnumber] => 3

)

[array5] => Array

(

[word] => test5

)

[array4] => Array

(

[word] => test2

[sortnumber] => 2

)

)

排序后:

Array

(

[array5] => Array

(

[word] => test5

)

[array1] => Array

(

[word] => test1

[sortnumber] => 1

)

[array4] => Array

(

[word] => test2

[sortnumber] => 2

)

[array2] => Array

(

[word] => test3

[sortnumber] => 3

)

[array3] => Array

(

[word] => test4

[sortnumber] => 4

)

)

最后需要提醒的是:自定义的函数要使用isset检测下需要排序的字段是否存在如不存在赋个默认的0;

不然会有报错提示;

1437837423120863.png

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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