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java如何打印数组,Java打印数组元素

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 本篇文章帮大家学习java打印数组元素,包含了Java打印数组元素使用方法、操作技巧、实例演示和注意事项,有一定学习价值,大家可以用来参考。...以下实例演示了如何通过重载 MainClass 类 printArray 方法输出不同类型(整型, 双精度及字符型)数组:public class MainClass { public static...5.5, 6.6, 7.7 }; Character[] characterArray = { ‘H’, ‘E’, ‘L’, ‘L’, ‘O’ }; System.out.println(“输出整型数组...(“\n输出字符型数组:”); printArray(characterArray); } } 以上代码运行输出结果为: 输出整型数组: 1 2 3 4 5 6 输出双精度型数组: 1.1 2.2 3.3...4.4 5.5 6.6 7.7 输出字符型数组: H E L L O 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/131413.html原文链接:https:/

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【C 语言】数组 ( 多维数组操作模型 | 取某个数组元素地址 | 取某个数组元素 )

, 数组名是数组元素地址 , 数组名 + 1 就是第 1 个元素地址 ; *array + 1 : array 是 二维数组元素地址 , *array 是二维数组第 0 个元素 ,...+ j : array 代表 二维数组元素地址 , array[i] 是二维数组第 i 元素 , 该是 一维数组 , 数组名是数组元素地址 , 数组名 + j 就是第 j 个元素地址...; *(array + i) + j : array + i 是 二维数组 第 i 个元素地址 , *(array + i) 是二维数组第 i 个元素 , 该是 一维数组 , *(array...元素变量 , 取地址 , 就是取该变量地址 , 也就是 第 i 行 , 第 j 列元素地址 ; 2、取出某个数组元素 取出某个元素 , 就是在上面的 " 第 i 行 , 第 j...指针访问一维数组元素 ;

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【JavaScript】数组 ④ ( JavaScript 数组新增元素 | 先修改数组长度再填充元素 | 通过索引追加数组元素 | 使用 push 函数追加数组元素 )

一、JavaScript 数组新增元素 1、先修改数组长度再填充元素 数组 length 属性 是 可读写 , 读取 length 属性 : 通过 length 属性 可以 获取 数组 长度 ,...修改 length 属性 : 通过 修改 length 属性 可以 改变 数组 长度 ; 如果 想要 增加 数组元素 , 首先 , 修改 length 属性 , 将 length 属性增大 , 实现数组扩容操作...; 该步骤实现后 , 数组扩容部分 , 没有赋值前 , 默认为 undefined ; 然后 , 向 数组 中扩容部分 , 填充元素 ; 代码示例 : <!...原来 JavaScript 数组中 有 n 个元素 , 其索引范围是 0 ~ n - 1 ; 如果再增加一个元素 , 就变成 n + 1 个元素 , 最后一个元素索引是 n ; 直接使用 索引...n 为数组元素赋值 , 可以达到向数组元素中追加元素效果 ; 追加元素 索引 n 就是 数组 length ; 代码示例 : <!

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矩阵奇异分解

Sigma _1 & O\\O & O\\ \end{bmatrix},且\Sigma _{1}=diag(\sigma _{1}, \sigma _{2}, ..., \sigma _{r}),其对角元素按照顺序...这就是所谓矩阵奇异分解(Singular Value Decomposition,SVD) 注:酉矩阵是正交矩阵在复数域推广。...其中非零向量特征对应特征向量构成矩阵V_1,由公式U_{1}=AV_{1}S^{-1}得到AA^H非零特征所对应特征向量,其余特征向量可以由Hermite矩阵特征向量正交性获得(显然不唯一...求AA^{H}特征及对应特征向量,得到U....其中非零向量特征对应特征向量构成矩阵U_1,由公式V_{1}=A^{H}U_{1}S^{-1}得到AA^{H}非零特征所对应特征向量,其余特征向量可以由Hermite矩阵特征向量正交性获得

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矩阵奇异分解

奇异分解(singular value decomposition, SVD),是将矩阵分解成奇异(singular vector)和奇异(singular value)。...通过奇异分解,我们会得到一些与特征分解相同类型信息。然而,奇异分解有更广泛应用,每个实数矩阵都有一个奇异,但不一定都有特征分解。例如,非方阵矩阵没有特征分解,这时我们只能使用奇异分解。...我们使用特征分解去分析矩阵A时,得到特征向量构成矩阵V和特征构成向量?,我们可以重新将A写作?奇异分解是类似的,只不过这回我们将矩阵A分成三个矩阵乘积:?假设A是一个?矩阵,那么U是一个?...对角矩阵D对角线上元素称为矩阵A奇异(singular value)。...事实上,我们可以用与A相关特征分解去解释A奇异分解。A左奇异向量(left singular vector)是?特征向量。A右奇异(right singular value)是?

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数据降维:特征分解和奇异分解实战分析

01 — 回顾 这几天推送了关于机器学习数据预处理之降维算法,介绍了通过降维提取数据主成分背景,特征分解法,奇异分解相关原理。...不管是特征分解法,还是奇异分解法,需要理解以下基本知识点: 向量在某个正交基空间上投影,等于点乘这个主轴; 通过一次正交变换,可以实现一次向量旋转; 正交方阵能使一个正交基变换为另一个正交基 已经分析了如何利用特征分解完成数据降维和提取主成分...(数据降维处理:PCA之特征分解法例子解析),下面看下如何利用奇异分解完成数据降维,要知道它可以实现两个方向降维,而特征分解是做不到。...接下来,我们实际演练下这个过程,利用 numpy库随机生成一个5*9二维数组(也可以称为矩阵吧)A: array([[6, 4, 9, 4, 2, 7, 6, 2, 6], [6, 3,...另外,PCA特征分解和奇异分解在图像处理,压缩方面也有很广应用,可以将图像数据做奇异分解,然后降维处理,例如下面的图片,经过奇异分解法获得主成分提取后压缩后图像,可以看到基本保留了原来图像主要信息

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Java练习题-获取数组元素最大

这一马平川,一眼见底活,我不想要,我的人生,我自己书写,余生很长,请多关照,我的人生,敬请期待 题目 定义一个getMax()方法获取数组元素最大 实现思路 1.定义一个getMax()方法...,用于查找数组元素最大,传入一个整数数组arr作为参数 public static int getMax(int[] arr){ } 2.在getMax()方法中,假设数组第一个元素是最大...循环变量x用于迭代数组索引,在循环中检测当前元素arr[x]是否之前找到最大max,如果当前元素大于max,则更新max为当前元素最大,以确保它一直存储数组最大,循环结束后,max变量将包含整个数组最大...("max:" + max); 具体代码实现 // 获取数组元素最大 public class ArrayMaxFinder { // 定义一个名为 getMax 方法,用于查找整数数组最大...public static int getMax(int[] arr) { // 假设数组第一个元素是最大 int max = arr[0]; // 使用循环遍历整个数组

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Python替换NumPy数组中大于某个所有元素实例

我有一个2D(二维) NumPy数组,并希望用255.0替换大于或等于阈值T所有。...有没有更快(可能不那么简洁和/或不那么pythonic)方式来做到这一点? 这将成为人体头部MRI扫描窗口/等级调整子程序一部分,2D numpy数组是图像像素数据。 ?...如果您有名为arrndarray,则可以按如下所示将所有元素 255替换为x: arr[arr 255] = x 我用500 x 500随机矩阵在我机器上运行了这个函数,用5替换了所有...0.5,平均耗时7.59ms。...ms per loop In [4]: timeit A[A 0.5] = 5 1000 loops, best of 3: 1.82 ms per loop 以上这篇Python替换NumPy数组中大于某个所有元素实例就是小编分享给大家全部内容了

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矩阵特征分解(EDV)与奇异分解(SVD)在机器学习中应用

文章目录 说明 特征分解定义 奇异分解 在机器学习中应用 参考资料 百度百科词条:特征分解,矩阵特征,奇异分解,PCA技术 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29846048...,常能看到矩阵特征分解(EDV)与奇异分解(SVD)身影,因此想反过来总结一下EDV与SVD在机器学习中应用,主要是表格化数据建模以及nlp和cv领域。...特征分解定义 特征分解(Eigendecomposition),又称谱分解(Spectral decomposition)是将矩阵分解为由其特征和特征向量表示矩阵之积方法。...设A是n阶方阵,如果数λ和n维非零列向量x使关系式Ax=λx成立,那么这样数λ称为矩阵A特征,非零向量x称为A对应于特征λ特征向量。式Ax=λx也可写成( A-λE)X=0。...奇异分解 奇异分解(Singular Value Decomposition)是线性代数中一种重要矩阵分解,奇异分解则是特征分解在任意矩阵上推广。

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奇异分解 SVD 数学解释

奇异分解(Singular Value Decomposition,SVD)是一种矩阵分解(Matrix Decomposition)方法。...这篇文章主要说下奇异分解,这个方法在机器学习一些算法里占有重要地位。 相关概念 参考自维基百科。 正交矩阵:若一个方阵其行与列皆为正交单位向量,则该矩阵为正交矩阵,且该矩阵转置和其逆相等。...正定矩阵行列式必然大于 0, 所有特征也必然 > 0。相对应,半正定矩阵行列式必然 ≥ 0。 定义 下面引用 SVD 在维基百科中定义。...也就是说 SVD 是线代中对于实数矩阵和复数矩阵分解,将特征分解从 半正定矩阵 推广到任意 m×n m\times n 矩阵。 注意:本篇文章内如未作说明矩阵均指实数矩阵。...[图片] [图片] 求解 [图片] [图片] 举例 假设 [图片] 那么可以计算得到 [图片] 接下来就是求这个矩阵特征和特征向量了 [图片] [图片] [图片] Numpy 实现 Python

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C++多维数组元素地址 | 输出二维数组任一行任一列元素

C++多维数组元素地址 在C++中,用指针变量可以指向一维数组元素,也可以指向多维数组元素。 ...二维数组数组数组,即数组array是由3个一维数组所组成,从二维数组角度来看,array代表二维数组元素地址,现在元素不是一个整型变量,而是由4个整型元素所组成一维数组,因此array...],array[1]是&array[1][0],array[2]是&array[2][0]。...经典案例:C++输出二维数组任一行任一列元素。...读者请注意:数组下标是从0开始,2 3,意味是第3行,第4列那个元素。 C++多维数组元素地址 |输出二维数组任一行任一列元素 更多案例可以go公众号:C语言入门到精通

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2021-04-17:给定一个整型数组 arr,数组每个都为正数,表示完成

2021-04-17:给定一个整型数组 arr,数组每个都为正数,表示完成一幅画作需要时间,再 给定 一个整数 num,表示画匠数量,每个画匠只能画连在一起画作。...所有的画家 并行工作,请 返回完成所有的画作需要最少时间。【举例】arr=3,1,4,num=2。最好分配方式为第一个画匠画 3 和 1,所需时间为 4。第二个画匠画 4,所需时间 为 4。...第二个画 匠画 1 和 4,所需时间为 5。那么最少时间为 5,显然没有第一 种分配方式好。所以返回 4。arr=1,1,1,4,3,num=3。...最好分配方式为第一个画匠画前三个 1,所需时间为 3。第二个画匠画 4,所需时间 为 4。 第三个画匠画 3,所需时间为 3。返回 4。 福大大 答案2021-04-17: 二分法。...分割数组最大

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