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将Java中的数组进行二次封装成属于我们自己的数组

所以我们要将Java中的数组进行二次封装成属于我们自己的数组容器，以此来解决这些问题。我们将其封装在一个类中，该类命名为Array，通过提高各种增删改查的方法来操作数组。...所以当添加元素的时候，我们将元素放置在size的位置即可，然后我们需要维护size，让其+1，这样size又继续指向数组的末尾，以此类推。...是否包含某个特定的元素。...当然你也可以在size-1后将这个多出来的元素给置空。...contains(e) 在不知道索引的情况下，我们只能通过遍历数组元素的方式去判断数组中是否包含某个元素，所以复杂度是O(n) indexOf(e) 查询元素所在的索引也是同样的，最坏的情况需要遍历整个数组

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OpenCV二维Mat数组（二级指针）在CUDA中的使用

在写CUDA核函数的时候形参往往会有很多个，动辄达到10-20个，如果能够在CPU中提前把数据组织好，比如使用二维数组，这样能够省去很多参数，在核函数中可以使用二维数组那样去取数据简化代码结构。...当然使用二维数据会增加GPU内存的访问次数，不可避免会影响效率，这个不是今天讨论的重点了。 　　举两个代码栗子来说明二维数组在CUDA中的使用（亲测可用）： 1....普通二维数组示例： 输入：二维数组A（8行4列） 输出：二维数组C（8行4列） 函数功能：将数组A中的每一个元素加上10，并保存到C中对应位置。 　　...（3）通过主机端一级指针dataA将输入数据保存到CPU中的二维数组中。 （4）关键一步：将设备端一级指针的地址，保存到主机端二级指针指向的CPU内存中。...（7）在核函数addKernel（）中就可以使用二维数组的方法进行数据的读取、运算和写入。

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在javascript中如何将字符串转成变量或可执行的代码？

有这样一个需求：当前作用域内有未知的一些变量，其中一个函数中可以拿到某个变量名字符串，怎么能在函数内通过传进来的字符串取到作用域链中的变量值，示例小 demo 如下： const name = '周小黑...' const age = 18 /** * @param {String} e 变量名字符串 * @returns value 通过变量名字符串在作用域链中取到的变量值 */ function...return value } const str = fn('name') 要解决上面的问题，主要就是怎么将字符串转变成可执行的代码？...setTimeout 定时器 setTimeout 的第一个参数我们平时都是传一个函数，它其实也是可以传字符串进去的，在浏览器中是可以正常执行的，在node环境中会报错。...实际上浏览器中也是不推荐这么用的，另外需要注意的是字符串中的变量只能访问全局作用域，不能访问局部作用域，如果全局作用域中没有，就是 undefined。

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针对SAS用户：Python数据分析库pandas

可以认为Series是一个索引、一维数组、类似一列值。可以认为DataFrames是包含行和列的二维数组索引。好比Excel单元格按行和列位置寻址。...这有点类似于在SAS日志中使用PUT来检查变量值。 下面显示了size、shape和ndim属性（分别对应于，单元格个数、行/列、维数）。 ?...Pandas使用两种设计来表示缺失数据，NaN（非数值）和Python None对象。 下面的单元格使用Python None对象代表数组中的缺失值。相应地，Python推断出数组的数据类型是对象。...正如你可以从上面的单元格中的示例看到的，.fillna()函数应用于所有的DataFrame单元格。我们可能不希望将df["col2"]中的缺失值值替换为零，因为它们是字符串。...PROC SQL SELECT INTO子句将变量col6的计算平均值存储到宏变量&col6_mean中。

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如何进入Google,面试算法之道：在双升序二维数组中的快速查找

给定一个二维数组，它的行和列都是已经按升序排列，请设计一个算法，对于给定某个值x，判断该值是否包含在数组中。...例如给定一个二维数组如下： A = { {2, 4, 6, 8 , 10}, {12, 14, 16, 18, 20}, {22, 24, 26, 28, 30}, {32, 34, 36, 38, 40...在我们以前的算法讨论中曾经提到过一个法则，当看到有数组时，首先想到的就是排序。如果看到排序，首先想到的是二分查找，对于给定数组，它已经排好序了，那么我们可以考虑用二分查找来判断给定元素是否在数组中。...4, 如果算法查询的行数超过n,或者列数小于0，那表明数组不包含给定元素。...，并设置要查询的数值为34，显然该值包含在数组中，然后调用TwoDArraySearch 的search()函数，上面代码运行后结果如下： ?

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我可以在不source脚本的情况下将变量从Bash脚本导出到环境中吗

但是有几种可能的解决办法。 最明显的方法，你已经提到过，是使用 source 或 ....在调用 shell 的上下文中执行脚本: $ cat set-vars1.sh export FOO=BAR $ . set-vars1.sh $ echo $FOO BAR 另一种方法是在脚本中打印设置环境变量的命令.../set-vars2.sh)" $ echo "$FOO" BAR 在终端上执行 help export 可以查看 Bash 内置命令 export 的帮助文档： # help export export...-f 指 shell 函数 -n 从每个(变量)名称中删除 export 属性 -p 显示所有导出变量和函数的列表 ---- 参考： stackoverflow question 16618071...help eval 相关阅读： 用和不用export定义变量的区别 在shell编程中$(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别 ----

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Excel和Python整合使用，很神奇！

在图2中，使用Python将整个工作表作为pandasDataFrame来读取，然后将其命名为“person_card”，其中包含与图1中Excel工作表完全相同的数据。...Pandas DateFrame本质上是一个包含数据的二维表，类似于Excel，其中有行。...计算 看下面的例子来计算正方形的面积。在Excel中，我们使用单元格和公式，在Python中，我们使用变量和公式。你认为逻辑看起来几乎一样吗？...图3：Excel 图4：Python 每个Python变量就像一个包含一些数据的“单元”，可以通过在Python中键入变量名来引用这些“单元格”。 多重计算 我们经常需要同时计算许多项。...访问数据 从前面的示例中可以看到，在Excel中访问数据需要单击（引用）单元格，这是在图形用户界面中完成的。而对于Python，我们需要通过键入代码来访问数据，即通过编程方式。

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Python numpy np.clip() 将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间

NumPy 库来实现一个简单的功能：将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间。...具体来说，它首先创建了一个包含 0 到 9（包括 0 和 9）的整数数组，然后使用 np.clip 函数将这个数组中的每个元素限制在 1 到 8 之间。...这意味着它会生成一个包含 0 到 9（包括 0 和 9）的数组，并将其赋值给变量 a。 print(a) 这行代码打印变量 a 所引用的数组，输出应该是：[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]。...此函数遍历输入数组中的每个元素，将小于 1 的元素替换为 1，将大于 8 的元素替换为 8，而位于 1 和 8 之间的元素保持不变。处理后的新数组被赋值给变量 b。...性能考虑：对于非常大的数组，尤其是在性能敏感场景下使用时，应当注意到任何操作都可能引入显著延迟。因此，在可能情况下预先优化数据结构和算法逻辑。

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C语言经典100例002-将M行N列的二维数组中的字符数据，按列的顺序依次放到一个字符串中

喜欢的同学记得点赞、转发、收藏哦～ 后续C语言经典100例将会以pdf和代码的形式发放到公众号 欢迎关注：计算广告生态 即时查收 1 题目 编写函数fun() 函数功能：将M行N列的二维数组中的字符数据...，按列的顺序依次放到一个字符串中 例如： 二维数组中的数据为： W W W W S S S S H H H H 则字符串中的内容是：WSHWSHWSH [image.png] 2 思路 第一层循环按照列数进行...，第二层循环按照行数 然后依次提出每一列的字符 3 代码 为了熟悉二维数组的指针表示，部分代码给出了数组表示和指针表示 #include #include #define...M 3 #define N 4 /** 编写函数fun() 函数功能：将M行N列的二维数组中的字符数据，按列的顺序依次放到一个字符串中 例如： 二维数组中的数据为： W W W W S S S.../demo 二维数组中元素： M M M M S S S S H H H H 按列的顺序依次: MSHMSHMSHMSH -- END -- 喜欢本文的同学记得点赞、转发、收藏~ 更多内容，欢迎大家关注我们的公众号

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NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南：1~6 全

在第一个单元格中，我们将输入一些代码，在第二个单元格中，我们可以输入依赖于第一个单元格中的代码的代码。 注意当我们尝试在第一个单元格中执行代码之前在第二个单元格中执行代码时会发生什么。...它仍然是一个二维数组。 例如，请参见以下示例中的数组。...这些列中的每一个可能都有一个唯一的名称，一个字符串来标识它们包含的信息。 也许可以将其视为变量。 有了这个对象，我们可以轻松，有效地存储，访问和操纵我们的数据。...探索序列和数据帧对象 我们将开始研究 Pandas 序列和数据帧对象。 在本节中，我们将通过研究 Pandas 序列和数据帧的创建方式来开始熟悉它们。 我们将从序列开始，因为它们是数据帧的构建块。...我们将看看如何在 Pandas 中实现这一目标。 我们还将介绍 Pandas 的分层索引和绘图。 按索引排序 在谈论排序时，我们需要考虑我们到底要排序什么。 有行，列，它们的索引以及它们包含的数据。

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VBA中最强大的命令：Evaluate

也就是说： [A1:A6].Select 等同于： Evaluate("A1:A6").Select 这样，上文中的第一段代码可简化为： MsgBox [SUM(A1:A6)] 这些括号，就像是VBA中的单元格...还有一个“秘密”就是，也可以在定义的单元格区域名称中使用EVALUATE，因此有一些方法可以在不使用VBA的情况下访问单元格公式中EVALUATE的功能。...Evaluate的基本功能如下： 1.将数学表达式字符串转换为值。 2.将一维和二维字符串数组转换为它们的等效数组。 3.能够处理工作表单元格可以处理的任何公式。 真的，它可以做单元格能做的任何事情！...它包含工作表单元格的所有功能，而“该单元格”包含在VBA命令中。事实上，它甚至可以做单元格不能做的事：可以返回整个数组。...= [{1,2;3,4;5,6}] Range("A5").Resize(UBound(xArray, 1), UBound(xArray, 2)).Value = xArray '使用字符串变量的二维数组转换

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数据处理是万事之基——python对各类数据处理案例分享（献给初学者）

对数据库或Excel表，如包含了多列不同数据类型的数据（如数字、时间、文本）以及矩阵型或二维表等这些原始数据都需要首先处理才能应用分析。...Pandas模块处理两个重要的数据结构是：DataFrame(数据框)和Series(系列），DataFrame（数据框）就是一个二维表，每列代表一个变量，每行为一次观测，行列交叉的单元格就是对应的值，...可以通过NumPy数组创建数据框。...首先安装pandas包： 案例1：创建一个数据框 说明：v_data变量赋值的是后面的数据，通过df=pd.DataFrame(v_data)构造函数生成数据框并赋值给df，构造函数里有很多参数可以应用...3：读取E：/test/sale.xcel文件 程序如下： 程序执行后结果通过print（）函数查看结果输出到窗口： 案例4：重命名上面的数据文件中的列变量名time改为sale_time 程序执行后查看结果列

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VBA数组（三）数组赋值

因为这样数组中元素的坐标，与单元格对象的cells属性坐标一致。数组元素位置就可以和工作表中对应起来。 数 组 赋 值 在前面的编写sub程序过程中，在声明变量之后都要给变量赋值。...下面用二维数据举例，前面提到如果数组维度的下界均为从1开始，那么数组中元素的坐标，与单元格对象的cells属性相对应。 如表格中A1:D4区域共3行4列的有多种类型的数据，将它们赋值到数组中。...需要先声明一个3*4的二维数组变体型数组（由于有不同类型的值，所以默认的变体型Variant类型）。将元素单独赋值是很大的工作量，下面就通过循环嵌套来将表格中的值赋值给数组。...整形变量i从1循环至3，变量j从1循环至4，两个循环嵌套中，执行 Arr(i, j) = Cells(i, j)语句将cells(i,j)元素的值赋值给数组中的元素Arr(i,j)。...如果想把一个单元格区域的值，直接存储到数组里，可以直接把单元格区域的值赋值给变量名。如下图所示： 代码中首先不是声明数组，而是声明了一个默认的变体型变量。

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Python 数据科学实用指南

必须在 In [ ] 标签旁边的字段中键入所有Python命令。为此，只需同时键入几条指令即可。甚至可以定义函数。每个单元格中生成的所有变量都可以在 notebook 的所有单元格中访问。...使用 Numpy 处理数据 本节将重点介绍如何有效地加载，存储和操作数据。它们可以在各种各样的来源中找到，但它们总是可以被视为数字数组。我们将看到一个操纵这些数组的工具： Numpy 。...轴与上面显示的方形匹配，然后将包含图形中的数据。...使用 Pandas 库处理大量数据 Pandas 库是 Python 中数据科学的基本库之一。 Pandas 提供易于使用且功能强大的数据结构以及快速使用它们的方法。...在本节中，我们将讨论 Pandas 库感兴趣的内容，以及该库主要对象的基本操作 Dataframe.

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Pandas图鉴(三)：DataFrames

Pandas 给 NumPy 数组带来的两个关键特性是： 异质类型 —— 每一列都允许有自己的类型 索引 —— 提高指定列的查询速度 事实证明，这些功能足以使Pandas成为Excel和数据库的强大竞争者...DataFrames 数据框架的剖析 Pandas的主要数据结构是一个DataFrame。它捆绑了一个二维数组，并为其行和列加上标签。...下一个选择是用NumPy向量的dict或二维NumPy数组构造一个DataFrame： 请注意第二种情况下，人口值是如何被转换为浮点数的。实际上，这发生在构建NumPy数组的早期。...这里需要注意，从二维NumPy数组中构建数据框架是一个默认的视图。这意味着改变原始数组中的值会改变DataFrame，反之亦然。此外，它还可以节省内存。...还有两个创建DataFrame的选项（不太有用）： 从一个dict的列表中（每个dict代表一个行，它的键是列名，它的值是相应的单元格值）。

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Jupyter Notebooks嵌入Excel并使用Python替代VBA宏

仅获取选定范围或给定范围的数据。不要扩展到包括周围的数据范围。 PyXLL还有其他与Excel交互以将数据读入Python的方式。“％xl_get”魔术功能只是使事情变得更简单！...当Jupyter笔记本在Excel中运行时，所有其他方法（例如，使用XLCell类，Excel的COM API甚至xlwings）仍然可用。 提示：可以为魔术函数的结果分配一个变量！...例如df.plot() PyXLL集成了所有主要的绘图库，因此你也可以在Excel中充分利用它们。这包括matplotlib（由pandas使用），plotly，bokeh和altair。...这是在不离开Excel即可使用Python IDE的情况下尝试想法的绝佳方法。 自己试试吧。...你可以将整个数据范围作为pandas DataFrames传递给函数，并返回任何Python类型，包括numpy数组和DataFrames！

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