JavaScript中6种数据类型

掌握ES6的let与const以及JavaScript数据类型 本章深入探讨了ES6中引入的let和const关键字以及JavaScript中的基本数据类型。讲解了let和const的区别和作用域范围,以及如何在JavaScript中正确命名变量。此外,本章还详细介绍了字符串、数字、布尔、undefined、null和对象等数据类型的定义和使用。 阅读详情

大家好,欢迎观看JavaScript教程(四、JavaScript中6种数据类型)

6种数据类型

  1. number(数字类型)
  2. string(字符串类型)
  3. boolean(布尔类型)
  4. null(空类型)
  5. underfined(未定义类型)
  6. object(对象类型)

一、number (数字类型)
描述:js中只有一种数字类型 number (可以写整数也可以写小数)

var a = 10;//整数
var b = 5.5;//小数
//判断数据类型 typeof
console.log(typeof a);
console.log(typeof b);

极大或极小的数字可以通过伪类科学计数法

var y = 123e5;// 12300000  乘以10的5次方
var z = 123e-5;// 0.00123  乘以10负5次方

二、string(字符串类型)
描述:字符串是用来存储字符的数据类型,被单引号或双引号包围的内容就是字符串,
不分区 空字符串、空格字符串、数字、字母、汉子…
注意:一定不要在内部写外面的引号

var user = "张三";
var j = "你好 "张三" 很高兴认识你";//错误,外边用双引号里面就要用单引号
var k = "你好 '张三' 很高兴认识你";
var k = '你好 "张三" 很高兴认识你';

三、boolean(布尔类型)
描述:一般用于判断(真假)
true (真的、正确的、是的)
false (假的、错误的、不是的)

四、null(空类型)
描述:一般用于对象的初始赋值(初始状态),有类型
表示对象为空
注意:null是object类型

var name = null;
console.log(typeof name);

五、underfined(未定义类型)
描述:用来描述当这个变量的值不确定时(没有来的及赋值),变量所表示的类型

var c;
console.log(typeof c);//underfined

六、object(对象类型)
描述:对象由花括号分隔,在括号内部,对象的属性以名称和值对的形式 (name : value)来定义,属性由逗号分隔

var obj = {
	name:"张三",
	age:22,
	sex:"性别"
};
console.log(obj);
console.log(typeof obj);
JS开发中基本数据类型具体有哪几种 JS开发中基本数据类型有哪些?JS的数据类型包括基本数据类型、复杂数据类型和特殊数据类型,今天我们主要先讲解一下基本数据类型。 0、先提示两个下面用到的知识点: 0.1typeof,是用来检测变量类型的 写法:typeof a; 0.2console.log()是用来在控制台打印你所需要的部分的 一般浏览器在进入HTML文件页面后,点击右键选择检查,就会出现控制台,选择console就可以看到你所打印的内容了 另外:alert()是页面弹框显示内容 [removed]()是输出内容在页面当中的方式 1、变量:在讲基本数据类型之前,我们先来了解一下JS定义变量的方法。 1.1定义变量: 立即下载

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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误念
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