Array

* [] 常用方法
*  pop push  shift unshift  reverse sort  splice(n,m,x,y,z...) //改变原有数组  数组的变异
*  slice  concat  toString  join  indexOf
*
*  迭代的方法
*  forEach  map  filter(过滤)
*  some   只要有一项满足条件, 那么some的返回结果就是true; 找到true之后,后边的内容就不再循环
*  every  只要有一项不满足条件, 那么every的返回结果就是false; 找到false之后,后边的内容就不再循环
*  reduce((prev,next,index,ary)=>{},xxx); 接收1-2个参数;若第二个参数不传;则prev默认是数组的第一项;再循环时,prev就是上一次的循环的返回值;
*  reduce的返回值 是最后一次迭代的返回值;
*
*
*
*  find   返回值是符合条件的第一项;若是没有符合条件的;则返回 undefined
*
*  includes(数组中的某一项,index)  返回值是个 boolean
*
* */
x:array([7]),y:array([5]) x:array([4]),y:array([1]) x:array([19]),y:array([1]) x:array([5]),y:array([3]) x:array([16]),y:array([9]) x:array([2]),y:array([12]) x:array([8]),y:array([5]) x:array([7]),y:array([6]) x:array([8]),y:array([2]) x:array([7]),y:array([1]) x:array([7]),y:array([8]) x:array([10]),y:array([1]) x:array([3]),y:array([3]) x:array([10]),y:array([3]) x:array([1]),y:array([2]) x:array([1]),y:array([2]) x:array([14]),y:array([3]) x:array([6]),y:array([9]) x:array([23]),y:array([5]) x:array([8]),y:array([2]) x:array([1]),y:array([5]) x:array([1]),y:array([1]) x:array([15]),y:array([2]) x:array([11]),y:array([1]) x:array([1]),y:array([2]) x:array([1]),y:array([7]) x:array([5]),y:array([2]) x:array([4]),y:array([3]) x:array([11]),y:array([3]) x:array([15]),y:array([7]) x:array([4]),y:array([5]) x:array([6]),y:array([6]) x:array([4]),y:array([4]) x:array([3]),y:array([15]) x:array([1]),y:array([2]) x:array([11]),y:array([1]) x:array([7]),y:array([4]) x:array([8]),y:array([10]) x:array([9]),y:array([6]) x:array([11]),y:array([4]) x:array([4]),y:array([15]) x:array([1]),y:array([14]) x:array([4]),y:array([3]) x:array([3]),y:array([9]) x:array([4]),y:array([4]) x:array([14]),y:array([1]) x:array([14]),y:array([3]) x:array([9]),y:array([3]) x:array([3]),y:array([5]) x:array([5]),y:array([15]) x:array([1]),y:array([3]) x:array([4]),y:array([4]) x:array([16]),y:array([12]) x:array([11]),y:array([10]) x:array([2]),y:array([14]) x:array([2]),y:array([9]) x:array([7]),y:array([5]) x:array([1]),y:array([5]) x:array([2]),y:array([6]) x:array([1]),y:array([6]) x:array([2]),y:array([2]) x:array([2]),y:array([3]) x:array([10]),y:array([8]) x:array([5]),y:array([3]) x:array([3]),y:array([23]) x:array([2]),y:array([9]) x:array([6]),y:array([4]) x:array([14]),y:array([12]) x:array([2]),y:array([7]) x:array([11]),y:array([4]) x:array([4]),y:array([2]) x:array([8]),y:array([26]) x:array([8]),y:array([2]) x:array([1]),y:array([23]) x:array([8]),y:array([6]) x:array([3]),y:array([11]) x:array([11]),y:array([3]) x:array([3]),y:array([3]) x:array([6]),y:array([10]) x:array([5]),y:array([4]) x:array([3]),y:array([11]) x:array([7]),y:array([2]) x:array([15]),y:array([7]) x:array([6]),y:array([6]) x:array([7]),y:array([17]) x:array([7]),y:array([16]) x:array([14]),y:array([2]) x:array([6]),y:array([5]) x:array([12]),y:array([13]) x:array([3]),y:array([3]) x:array([3]),y:array([2]) x:array([3]),y:array([1]) x:array([2]),y:array([7]) x:array([4]),y:array([4]) x:array([5]),y:array([4]) x:array([1]),y:array([4]) x:array([9]),y:array([4]) x:array([7]),y:array([13]) x:array([11]),y:array([4]) x:array([1]),y:array([4]) x:array([7]),y:array([7]) x:array([4]),y:array([1]) x:array([7]),y:array([1]) x:array([9]),y:array([11]) x:array([5]),y:array([5]) x:array([8]),y:array([2]) x:array([1]),y:array([2]) x:array([3]),y:array([3]) x:array([15]),y:array([5]) x:array([5]),y:array([3]) x:array([5]),y:array([13]) x:array([2]),y:array([2]) x:array([7]),y:array([3]) x:array([5]),y:array([5]) x:array([4]),y:array([3]) x:array([17]),y:array([14]) x:array([4]),y:array([4]) x:array([4]),y:array([15]) x:array([24]),y:array([3]) x:array([4]),y:array([1]) x:array([6]),y:array([10]) x:array([9]),y:array([9]) x:array([3]),y:array([1]) x:array([4]),y:array([11]) x:array([2]),y:array([9]) x:array([17]),y:array([3]) x:array([7]),y:array([11]) x:array([3]),y:array([9]) x:array([6]),y:array([6]) x:array([7]),y:array([7]) x:array([2]),y:array([8]) x:array([19]),y:array([6]) x:array([6]),y:array([3]) x:array([2]),y:array([2]) x:array([2]),y:array([3]) x:array([2]),y:array([8]) x:array([1]),y:array([19]) x:array([1]),y:array([6]) x:array([8]),y:array([14]) x:array([12]),y:array([7]) x:array([7]),y:array([2]) x:array([2]),y:array([2]) x:array([3]),y:array([1]) x:array([7]),y:array([11]) x:array([2]),y:array([1]) x:array([1]),y:array([6]) x:array([11]),y:array([5]) x:array([2]),y:array([1]) x:array([3]),y:array([7]) x:array([6]),y:array([6]) x:array([6]),y:array([1]) x:array([14]),y:array([5]) x:array([1]),y:array([5]) x:array([1]),y:array([17]) x:array([1]),y:array([12]) x:array([1]),y:array([1]) x:array([1]),y:array([2]) x:array([6]),y:array([2]) x:array([1]),y:array([11]) x:array([5]),y:array([6]) x:array([3]),y:array([1]) x:array([14]),y:array([3]) x:array([1]),y:array([2]) x:array([13]),y:array([3]) x:array([19]),y:array([1]) x:array([7]),y:array([3]) x:array([4]),y:array([2]) x:array([3]),y:array([5]) x:array([7]),y:array([1]) x:array([6]),y:array([2]) x:array([15]),y:array([7]) x:array([15]),y:array([6]) x:array([3]),y:array([7]) x:array([7]),y:array([3]) x:array([4]),y:array([11]) x:array([4]),y:array([14]) x:array([6]),y:array([3]) x:array([2]),y:array([6]) x:array([5]),y:array([2]) x:array([4]),y:array([1]) x:array([1]),y:array([7]) x:array([4]),y:array([2]) x:array([5]),y:array([5]) x:array([5]),y:array([13]) x:array([4]),y:array([1]) x:array([1]),y:array([11]) x:array([6]),y:array([4]) x:array([1]),y:array([5]) x:array([1]),y:array([5]) x:array([1]),y:array([5]) x:array([1]),y:array([2]) x:array([6]),y:array([8]) x:array([3]),y:array([3]) x:array([4]),y:array([8]) x:array([1]),y:array([4]) x:array([5]),y:array([4]) x:array([7]),y:array([10]) x:array([11]),y:array([2]) x:array([3]),y:array([3]) x:array([2]),y:array([2]) x:array([2]),y:array([13]) x:array([6]),y:array([1]) x:array([19]),y:array([9]) x:array([6]),y:array([1]) x:array([2]),y:array([7]) x:array([4]),y:array([2]) x:array([9]),y:array([6]) x:array([4]),y:array([8]) x:array([12]),y:array([2]) x:array([8]),y:array([1]) x:array([8]),y:array([1]) x:array([6]),y:array([9]) x:array([1]),y:array([1]) x:array([10]),y:array([3]) x:array([2]),y:array([2]) x:array([9]),y:array([10]) x:array([10]),y:array([6]) x:array([2]),y:array([18]) x:array([1]),y:array([5]) x:array([1]),y:array([4]) x:array([9]),y:array([6]) x:array([5]),y:array([3]) x:array([3]),y:array([5]) x:array([10]),y:array([16]) x:array([3]),y:array([12]) x:array([1]),y:array([4]) x:array([4]),y:array([23]) x:array([8]),y:array([5]) x:array([3]),y:array([8]) x:array([22]),y:array([9]) x:array([4]),y:array([2]) x:array([6]),y:array([5]) x:array([8]),y:array([2]) x:array([3]),y:array([6]) x:array([4]),y:array([1]) x:array([12]),y:array([2]) x:array([8]),y:array([16]) x:array([7]),y:array([6]) x:array([4]),y:array([5]) x:array([5]),y:array([8]) x:array([6]),y:array([15]) x:array([7]),y:array([4]) x:array([4]),y:array([1]) x:array([10]),y:array([12]) x:array([1]),y:array([19]) x:array([3]),y:array([2]) x:array([9]),y:array([5]) x:array([2]),y:array([9]) x:array([2]),y:array([10]) x:array([9]),y:array([12]) x:array([6]),y:array([16]) x:array([1]),y:array([1]) x:array([5]),y:array([5]) x:array([17]),y:array([2]) x:array([1]),y:array([3]) x:array([2]),y:array([2]) x:array([4]),y:array([3]) x:array([6]),y:array([1]) x:array([5]),y:array([3]) x:array([5]),y:array([5]) x:array([1]),y:array([2]) x:array([1]),y:array([1]) x:array([14]),y:array([2]) x:array([1]),y:array([6]) x:array([5]),y:array([1]) x:array([10]),y:array([6]) x:array([2]),y:array([5]) x:array([1]),y:array([2]) x:array([5]),y:array([5]) x:array([2]),y:array([7]) x:array([2]),y:array([1]) x:array([11]),y:array([2]) x:array([2]),y:array([9]) x:array([4]),y:array([2]) x:array([16]),y:array([7]) x:array([2]),y:array([21]) x:array([8]),y:array([2]) x:array([7]),y:array([1]) x:array([2]),y:array([5]) x:array([7]),y:array([6]) x:array([14]),y:array([8]) x:array([11]),y:array([9]) x:array([1]),y:array([5]) x:array([8]),y:array([2]) x:array([7]),y:array([12]) x:array([3]),y:array([4]) x:array([1]),y:array([10]) x:array([2]),y:array([9]) x:array([1]),y:array([2]) x:array([15]),y:array([2]) x:array([3]),y:array([4]) x:array([1]),y:array([5]) x:array([1]),y:array([6]) x:array([5]),y:array([1]) x:array([7]),y:array([16]) x:array([4]),y:array([8]) x:array([1]),y:array([2]) x:array([17]),y:array([7]) x:array([9]),y:array([2]) x:array([1]),y:array([1]) x:array([8]),y:array([6]) x:array([7]),y:array([5]) x:array([3]),y:array([8]) x:array([11]),y:array([4]) x:array([7]),y:array([4]) x:array([9]),y:array([15]) x:array([8]),y:array([6]) x:array([3]),y:array([2]) x:array([4]),y:array([2]) x:array([6]),y:array([14]) x:array([1]),y:array([11]) x:array([3]),y:array([14]) 使用NET Keras Functional API方式搭建、训练模型,根据X预测Y
最新发布
07-08
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值