一、JavaScript 数组新增元素 1、先修改数组长度再填充元素 数组 的 length 属性 是 可读写的 , 读取 length 属性 : 通过 length 属性 可以 获取 数组 的长度 ,...修改 length 属性 : 通过 修改 length 属性 可以 改变 数组 的长度 ; 如果 想要 增加 数组元素 , 首先 , 修改 length 属性 , 将 length 属性值增大 , 实现数组扩容操作...// 打印数组 console.log(colors); 执行结果 : 2、通过索引值追加数组元素...原来的 JavaScript 数组中 有 n 个元素 , 其索引值范围是 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 索引值...n 为数组元素赋值 , 可以达到向数组元素中追加元素的效果 ; 追加元素时 的 索引值 n 就是 数组的 length 值 ; 代码示例 : <!
5.用于数组的文件输入输出 6.线性代数 7.伪随机数生成 8.高级数组操作 8.1 数组重塑 8.2 C和Fortran顺序 8.3 数组的合并和拆分 8.4 元素的重复操作：tile和repeat...NumPy数组的索引是一个内容丰富的主题，因为选取数据子集或单个元素的方式有很多。...，是因为它们都是通过算法基于随机数生成器种子，在确定性的条件下生成的。...因此，NumPy数组提供了一种通过索引机制插入轴的特殊语法。...算术运算所遵循的广播原则同样也适用于通过索引机制设置数组值的操作。
选取一个或以组列 对于由GroupBy对象，如果用一个（单个字符串）或一组（字符串数组）列名对其进行索引，就能实现选取部分列进行聚合的目的。 6. 通过字典或Series进行分组。 7....根据索引级别分组：层次化索引数据集最方便的地方就在于它能够根据索引级别进行聚合。要实现该目的，通过level关键字传入级别编码或者名称即可。 8....数据聚合，对于聚合是指能够从数组产生标量值的数据转换过程。 9. 聚合只不过是分组运算的其中一种，它是数据转换的特例。...10 apply：一般性的“拆分-应用-合并” 最一般化的GroupBy方法是apply，它会将待处理的对象拆分成多个片段，然后对个片段调用传入的函数，最后尝试将各片段组合到一起。...11 分位数和桶分析 pandas有一些可以根据指定面元或样本分位数将数据拆分成多块的工具（比如cut和qcut）。
，axis)：将数组拆分为多个子数组。...dsplit(ary，indices_or_sections)：按深度方向将数组拆分成多个子数组。hsplit(ary，indices_or_sections)：按水平方向将数组拆分成多个子数组。...例如，我们可以将下面的数组按行拆分为 2。 ...随着 obj 的不同，我们可以实现字段访问、数组切片、以及其他高级索引功能。 2.1 数组索引 我们可以通过索引值（从 0 开始）来访问 Ndarray 中的特定位置元素。...3.2 搜索和计数 除了排序，我们可以通过下面这些方法对数组中元素进行搜索和计数。列举如下： argmax(a ,axis,out)：返回数组中指定轴的最大值的索引。
方案：如果说我们需要通过ID从数组中获取元素，那么就需要把每个字符串都计算出一个在数组中的位置ID。字符串获取ID你能想到什么方式？...这就达到了我们一个最基本的要求，将字符串元素散列存放到数组中，最后通过字符串元素的索引ID进行获取对应字符串。...Hash计算索引位置，存放到数组中。...所以这里我们要做一个实验，这个实验是这样做； 选取10万个单词词库 定义128位长度的数组格子 分别计算在扰动和不扰动下，10万单词的下标分配到128个格子的数量 统计各个格子数量，生成波动曲线。...扩容元素拆分 为什么扩容，因为数组长度不足了。那扩容最直接的问题，就是需要把元素拆分到新的数组中。
均匀分布随机数 #通过np.random模块可以生成随机数，这里是调用其random方法生成均匀的随机数。 均匀分布即指定区间内的点都有相同的概率被取到。...1通过np.random模块可以生成随机数，这里是调用其randint方法生成指定类型的随机数。...比如访问第1维、第2维、第3维交叉的元素，则可以通过如下方式访问。注意数组索引从0开始。...这里的拆分的数N比子数组少1，即子数组为N+1。...这里的拆分参数N指的是索引位置。会分为2部分。
，随机选取出m行 分析 看到此种问题，我们的第一想法是，把数据流中的数据保存起来，然后通过把数据流中的数据存储起来，然后进行随机获取，我们以leetcode中的某个题目为例，代码如下： class Solution...情况1：对于最后n-k个流项，即，对于流[i]，其中k<=i<n 对于每一个这样的流项流[i]，我们从0到i选取一个随机索引，如果选取的索引是前k个索引之一，我们将选取索引处的元素替换为流[i] 为了简化证明...最后一个项目在最终库中的概率=为最后一个项目选取前k个索引之一的概率=k/n（从大小为n的列表中选取k个项目之一的概率） 现在让我们考虑第二个最后一个项目。...最后第二项在最终储层中的概率[]=[在流[n-2]的迭代中选取前k个索引之一的概率]X[在流[n-1]的迭代中选取的索引与在流[n-2]中选取的索引不同的概率]=[k/（n-1）]*[（n-1）/n]=...来自流[0..k-1]的项目在最终数组中的概率=当项目流[k]、流[k+1]、….时项目未被拾取的概率…。
随机抽样是指随机从数据中按照一定的行数或者比例抽取数据 np.random.randint(start, end, num) start：范围的开始值 end: 范围的结束值 num: 表示抽样个数...返回值：行的索引值序列 例： import numpy as np r = np.random.randint(0, 10,3) # 从索引值为0~10中随机抽取三个数 print(r) df_sl.loc...+10 183.184.230.38 5 2308024201 NaN 222.31.51.200 8 2308024326 1.892226e+10 183.184.230.38 6）通过索引抽取数据...a) 通过索引名（标签）选取数据： df.loc[行标签：列标签] df_sl.loc[2308024241:2308024251 ] # 选取学号在2308024241 到...b) 使用索引号选取数据： df.iloc[行索引号， 列索引号] df_sl.iloc[4, 0] # 选取第5行，第一列数据，返回单个数值 18922253721.0 df_sl.iloc[[0,
index) { return new int[] {index / n, index % n}; } } 这样，我们只要在[0, m * n)中选取一个随机数，就相当于在二维数组中随机选取了一个元素...结合面积公式，可以很容易通过正方形和圆中点的数量比值推出圆周率的。 当然，打的点越多，算出的圆周率越准确，充分体现了大力出奇迹的道理。...最后留几个拓展题目： 1、本文开头讲到了将二维数组坐标(x, y)转化成一维数组索引的技巧，那么你是否有办法把三维坐标(x, y, z)转化成一维数组的索引呢？...2、如何对带有权重的样本进行加权随机抽取？比如给你一个数组w，每个元素w[i]代表权重，请你写一个算法，按照权重随机抽取索引。...3、实现一个生成器类，构造函数传入一个很长的数组，请你实现randomGet方法，每次调用随机返回数组中的一个元素，多次调用不能重复返回相同索引的元素。
{ _id: 3, type: "jet ski", vehicle_type: "jet ski", specs: { fuel_type: "unleaded" } } sample 从集合中随机选取指定数量的记录条目...假设文档 users 有以下记录： { "name": "张三" } { "name": "李四" } 随机选取 如果现在进行抽奖活动，需要选出一名幸运用户。...拆分后，记录会从一个变为一个或多个，分别对应数组的每个元素。...includeArrayIndex string 可选项，传入一个新的字段名，数组索引会保存在这个新的字段上。新的字段名不能以 $ 开头。...，保留原数组的索引 我们根据 size 字段对记录进行拆分后，想要保留原数组索引在新的 index 字段中。
方案： 如果说我们需要通过ID从数组中获取元素，那么就需要把每个字符串都计算出一个在数组中的位置ID。字符串获取ID你能想到什么方式？...这就达到了我们一个最基本的要求，将串元素散列存放到数组中，最后通过字符串元素的索引ID进行获取对应字符串。...Hash计算索引位置，存放到数组中。...所以这里我们要做一个实验，这个实验是这样做； 选取10万个单词词库 定义128位长度的数组格子 分别计算在扰动和不扰动下，10万单词的下标分配到128个格子的数量 统计各个格子数量，生成波动曲线。...扩容元素拆分 为什么扩容，因为数组长度不足了。那扩容最直接的问题，就是需要把元素拆分到新的数组中。
indices = np.random.permutation(all_data.shape[0])：这行代码生成了一个随机排列的索引数组。...split_index = indices[int(0.5 * len(indices))]：这行代码计算了拆分索引，即在随机排列的索引数组中间位置的值。...int(0.5 * len(indices))计算了数组长度的一半（向下取整），然后使用这个值从indices数组中取出一个索引，这个索引将用来将all_data矩阵拆分成两个大致相等的部分。...总的来说，这段代码将all_data矩阵随机拆分成两个子集subset1和subset2，每个子集包含all_data的一半行，且行的选择是基于随机排列的索引。...以下是一些应对内存限制的策略和方法： 抽样分析： 对于细胞通讯分析，可以通过随机抽样的方式减少细胞数量，从而减少内存消耗。
基本的索引和切片 NumPy数组的索引是一个内容丰富的主题，因为选取数据子集或单个元素的方式有很多。一维数组很简单。...通过将整数索引和切片混合，可以得到低维度的切片。...0.3718], [ 1.669 , -0.4386, -0.5397, 0.477 ], [ 3.2489, -1.0212, -0.5771, 0.1241]]) 通过布尔型索引选取数组中的数据...无论数组是多少维的，花式索引总是一维的。 这个花式索引的行为可能会跟某些用户的预期不一样（包括我在内），选取矩阵的行列子集应该是矩形区域的形式才对。...我们通过模拟随机漫步来说明如何运用数组运算。
再次挑选一个数 , 进行分割 ; 递归进行分割操作 , 直到数组中所有元素排序完成 ; 分割数组时 , 分割条件是小于等于 / 大于等于的原因 : 分割时 , 挑选的数 a , 如果数组元素为 a...; 指针限制条件 ; 分割时判定要左右交换元素的条件 ; 取中心点, 一般取 start 与 end 索引的 中心索引对应的数组元素值 ; 如下取中间值是强行指定的, 也可以随机指定 , 指定 start...与 end 之间的一个随机值 ; 尽量不选取 start 和 end 索引的值 , 如果选取开始/结束值 , 作为分割点 , 假如该数组是按照升序或降序排列 , 可能出现极端情况 ; 指针限制条件...分割操作第一步 : 取中心点 // 取中心点, 一般取 start 与 end 索引的中心索引对应的数组元素值 // 如下取中间值是强行指定的, 也可以随机指定 , 指定...start 与 end 之间的一个随机值 // 尽量不选取 start 和 end 索引的值 int pivot = array[(start + end) / 2];
min(), max() 最大值和最小值 argmin() 分别为最大值和最小值的索引 cumsum() 所有元素的累计和 cumprod() 所有元素的累计积 利用数组进行数据处理 数学和统计方法 •...lstsq 计算Ax = b的最小二乘解 随机数生成 • 部分numpy.random函数 seed 确定随机数生成器的种子 permutation 返回一个序列的随机排列或返回一个随机排列的返回 shuffle...对一个序列就地随机乱序 rand 产生均匀分布的样本值 randint 从给定的上下限范围内随机选取整数 randn 产生正态分布（平均值为0，标准差为1） binomial 产生二项分布的样本值 normal...reshape((2, 4)) # 支持链式操作 维度大小自动推导 arr.reshape((5, -1)) 高维数组拉平变一维 arr.ravel() 高级应用 数组的合并和拆分 • 数组连接函数...dstack 以面向“深度”的方式对数组进行堆叠（沿轴2） split 沿指定轴在指定的位置拆分数组 hsplit, vsplit, dsplit split的便捷化函数，分别沿着轴0、轴1和轴2进行拆分
np.sign(a)：计算正负号 np.ceil(ndarray)：向上取整 np.floor(ndarray)：向下取整 np.rint(ndarray)：四舍五入 np.modf(ndarray)：拆分整数和小数部分...) .sort()：排序，返回源数据 .argsort()：排序，返回数组索引 5.数组元素选取 a[n]：选取第n+1个元素 a[n:m]：选取第n+1到第m个元素 a[:]：选取全部元素... a[n:]：选取第n+1到最后一个元素 a[:m]：选取第1到第m个元素 a[布尔数组]：选取为true的元素 a[[x,y,m,n]]......：选取顺序和序列为x、y、m、n的数组 a[n,m]：选取第n+1行第m+1个元素 a[n][m]：选取第n+1行第m+1个元素 a[n,m,...]...：选取n+1行m+1列....的元素(三维及三维以上数组) a[n][m]...：选取n+1行m+1列....的元素(三维及三维以上数组)
笔者没有深入研究它们这么设计原因，猜测可能是为了保证拼接后的数组在内存中依然是连续区块——这对于高性能的随机查找和随机访问是很有必要的。...同时因为ndarry和DataFrame都具有良好的随机访问的性能，使用条件选取执行的效率往往是高于条件判断再执行的。 特殊情况下，使用预先声明的数据块而避免append。...这种写法本质上是通过空间换取时间，即便数据量非常巨大，无法一次性写入内存，也可以通过数据块的方式，减少不必要的拼接操作。需要注意的是，数据块的边界处理条件，以避免漏行。...如果开发人员想选取源数据的一部分，修改其中某列的值并赋给新的变量而不修改源数据，那么正常的写法就是无歧义的。 然而有些隐蔽的链式索引往往并不是简单的像上述情况那样，有可能跨越多行代码，甚至函数。...下图的例子中，data_part是对data的选取，而赋值操作又对data_part进行了选取，此时构成了链式索引。 解决办法：当你确定是要构造拷贝时，明确指明构造拷贝。
基本的索引和切片 NumPy数组的索引是一个内容丰富的主题，因为选取数据子集或单个元素的方式有很多。一维数组很简单。...通过将整数索引和切片混合，可以得到低维度的切片。...0.3718], [ 1.669 , -0.4386, -0.5397, 0.477 ], [ 3.2489, -1.0212, -0.5771, 0.1241]]) 通过布尔型索引选取数组中的数据...无论数组是多少维的，花式索引总是一维的。 这个花式索引的行为可能会跟某些用户的预期不一样（包括我在内），选取矩阵的行列子集应该是矩形区域的形式才对。...4.7 示例：随机漫步 我们通过模拟随机漫步来说明如何运用数组运算。先来看一个简单的随机漫步的例子：从0开始，步长1和－1出现的概率相等。
快速排序算法是一种非常高效的排序算法，它采用“分而治之”的思想，将大的拆分为小的，小的拆分为更小的。...其原理如下：对于一组给定的记录，通过一趟排序后，将原序列分为两部分，其中前一部分的记录均比后一部分的所有记录小（有序）；然后再依次对前后两部分的记录进行快速排序，递归该过程，直到序列的所有记录均有序为止...，如何选择基准值并拆分数组是难点。...拆分算法是整个快速排序中的核心，快速排序拥有非常多的拆分方式，其中广泛使用的是单指针遍历法与双指针遍历法。篇幅所限，我们这里对面试常常问的双指针遍历算法进行图解剖析。...总结 递归排序算法，还是有不少值得优化的地方： 1、优化选取枢轴： 采用三数取中法（median-of-three），即取是哪个关键字先进行排序，将中间数作为枢轴，一般使用左端、右端和中间三个数，或者随机选取
数组拆分 I 2....描述 给定长度为 2n 的数组, 你的任务是将这些数分成 n 对, 例如 (a1, b1), (a2, b2), …, (an, bn) ，使得从1 到 n 的 min(ai, bi) 总和最大。...数组中的元素范围在 [-10000, 10000]. 3....实现方法 3.1 方法 1 3.1.1 思路 将数组排序； 然后选取偶数索引位置的数求和即为最终结果； 时间复杂度为 O...Arrays.sort(nums); // 遍历数组，将偶数索引位置元素求和 for(int i = 0; i < nums.length; i += 2){
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