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js如何判断数组包含某个特定_js数组是否包含某个

array.indexOf 判断数组是否存在某个,如果存在返回数组元素下标,否则返回-1 let arr = ['something', 'anything', 'nothing',...]; let index = arr.indexOf('nothing'); # 结果:2 array.includes(searchElement[, fromIndex]) 判断一个数组是否包含一个指定...参数:searchElement 需要查找元素。 参数:thisArg(可选) 从该索引处开始查找 searchElement。...numbers.includes(8); # 结果: true result = numbers.includes(118); # 结果: false array.find(callback[, thisArg]) 返回数组满足条件第一个元素...方法,该方法返回元素在数组下标,如果不存在与数组,那么返回-1; 参数:searchElement 需要查找元素

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如何对矩阵所有进行比较?

如何对矩阵所有进行比较? (一) 分析需求 需求相对比较明确,就是在矩阵显示,需要进行整体比较,而不是单个字段直接进行比较。如图1所示,确认矩阵中最大或者最小。 ?...只需要在计算比较时候对维度进行忽略即可。如果所有字段在单一表格,那相对比较好办,只需要在计算金额时候忽略表维度即可。 ? 如果维度在不同表,那建议构建一个有维度组成表并进行计算。...可以通过summarize构建维度表并使用addcolumns增加计算,达到同样效果。之后就比较简单了,直接忽略维度计算最大和最小再和当前进行比较。...通过这个大小设置条件格式,就能在矩阵显示最大和最小标记了。...,矩阵会变化,所以这时使用AllSelect会更合适。

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Pandas替换简单方法

这可能涉及从现有创建新修改现有以使它们适合更易于使用。为此,Pandas 提供了多种方法,您可以使用这些方法来处理 DataFrame 中所有数据类型。...在这篇文章,让我们具体看看在 DataFrame 替换和子字符串。当您想替换每个只想编辑一部分时,这会派上用场。 如果您想继续,请在此处下载数据集并加载下面的代码。...Pandas replace 方法允许您在 DataFrame 指定系列搜索,以查找随后可以更改子字符串。...也就是说,需要传递想要更改每个,以及希望将其更改为什么。在某些情况下,使用查找和替换与定义正则表达式匹配所有内容可能更容易。...但是,在想要将不同值更改为不同替换情况下,不必多次调用 replace 方法。相反,可以简单地传递一个字典,其中键是要搜索,而是要替换原始内容。下面是一个简单例子。

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Excel小技巧90:快速删除包含指定所有

有一个Excel操作问题:我想删除所有包含有“完美Excel”,如何快速操作? 我想,你肯定是多么地不想再看“完美Excel”公众号了!...如下图1所示工作表,现在要删除单元格内容为“完美Excel”所在。 ? 图1 首先,选择所有的数据。...接着,按Ctrl+F键,在“查找和替换”对话框替换”选项卡,输入“完美Excel”,如下图2所示。 ?...图2 单击“查找全部”按钮,在下面的列表框中选中全部查到单元格(先选取第1,按住Shift键,滚动到最后,选取最后1,这将选择所有查找到结果),如下图3所示。 ?...图4 单击“确定”按钮,即可删除所有含有“完美Excel”内容单元格所在。 详细操作演示见下图5。 ? 图5

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Django ORM 查询表字段方法

在MVC/MVT设计模式Model模块中都包括ORM 2.ORM优势 (1)只需要面向对象编程, 不需要面向数据库编写代码. 对数据库操作都转化成对类属性和方法操作....下面看下Django ORM 查询表字段,详情如下: 场景: 有一个表某一,你需要获取到这一所有,你怎么操作?...但是我们想要是这一呀,这怎么是一个QuerySet,而且还包含了列名,或者是被包含在了元祖?...查看高阶用法,告诉你怎么获取一个list,如: [‘测试feed’, ‘今天’, ‘第三个日程测试’, ‘第四个日程测试’, ‘第五个测试日程’] 到此这篇关于Django ORM 查询表字段文章就介绍到这了...,更多相关django orm 字段内容请搜索ZaLou.Cn以前文章继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!

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用过Excel,就会获取pandas数据框架

在Excel,我们可以看到和单元格,可以使用“=”号或在公式引用这些。...每种方法都有其优点和缺点,因此应根据具体情况使用不同方法。 点符号 可以键入“df.国家”以获得“国家”,这是一种快速而简单获取方法。但是,如果列名包含空格,那么这种方法行不通。...想想如何在Excel引用单元格,例如单元格“C10”单元格区域“C10:E20”。以下两种方法都遵循这种思想。 方括号表示法 使用方括号表示法,语法如下:df[列名][索引]。...记住这种表示法一个更简单方法是:df[列名]提供一,然后添加另一个[索引]将提供该特定项。 假设我们想获取第2Mary Jane所在城市。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架第1和第4。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc语法是df.loc[],需要提醒(索引)和可能是什么

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PHP查找一有序数组是否包含方法

问题:对于一有序数组,如何判断给出一个,该是否存在于数组。 思路:判断是否存在,最简单是,直接循环该数组,对每一个进行比较。但是对于有序数组来说,这样写就完全没有利用好“有序”这一特点。...所有我们使用到“二分法查找”, //有序数组为 $arr = array(2,5,66,87,954,1452,5865); //查找 $str = 1452; //我们先定义 三个参数 $...+ 1,结束end不用变,依次中间mid为新开始 + 结束; 3、如果查找str小于中间mid,则说明查找str可能在中间左边,即开始不用变,结束end需重新赋值 = 中间...– 1,依次中间mid为开始 + 新结束; —–如上,对于传入开始,结束,中间,进行比较。...){ $end = $mid - 1;//在后面 } } return false; } 返回结果:89为第四个元素下标3 int(3) 以上就是PHP查找一有序数组是否包含

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Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 特定

data = {'label': [1, 2, 3, 4]} df = pd.DataFrame(data) 这两代码创建了一个包含单列数据 DataFrame。...在这个 DataFrame ,“label” 作为列名,列表元素作为数据填充到这一。...print(random_array) print(values_array) 上面两代码分别打印出前面生成随机数数组和从 DataFrame 提取出来组成数组。...结果是一个新 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame “label” 作为最后一附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 特定,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本数据处理和数组操作。

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大佬们,如何把某一包含某个所在行给删除

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据处理问题,一起来看看吧。 大佬们,如何把某一包含某个所在行给删除?比方说把包含电力这两个字给删除。...这里【FANG.J】指出:数据不多的话,可以在excel里直接ctrl f,查找“电力”查找全部,然后ctrl a选中所有,右键删除。...这个方法肯定是可行,但是这里粉丝想要通过Python方法进行解决,一起来看看该怎么处理吧。...二、实现过程 这里【莫生气】给了一个思路和代码: # 删除Column1包含'cherry' df = df[~df['Column1'].str.contains('电力')] 经过点拨,顺利地解决了粉丝问题...顺利地解决了粉丝问题。 但是粉丝还有其他更加复杂需求,其实本质上方法就是上面提及,如果你想要更多的话,可以考虑下从逻辑 方面进行优化,如果没有的话,正向解决,那就是代码堆积。

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动态数组公式:动态获取某首次出现#NA之前一数据

标签:动态数组 如下图1所示,在数据中有些为错误#N/A数据,如果想要获取第一个出现#N/A数据上方数据(图中红色数据,即图2所示数据),如何使用公式解决?...图1 图2 如示例图2所示,可以在单元格G2输入公式: =LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0...如果想要只获取第5#N/A上方数据,则将公式稍作修改为: =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...TAKE(data,i),i-1)),,5) 也可以使用公式: =LET(d,FILTER(E2:E18,NOT(ISNA(E2:E18))),DROP(d,ROWS(d)-1)) 如果数据区域中#N/A位置发生改变...,那么上述公式会自动更新为最新获取

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图解NumPy,别告诉我你还看不懂!

除了能对数值数据进行切片(slice)和切块(dice)之外,使用 NumPy 还能为处理和调试上述库高级实例带来极大便利。...我们也可以对不同大小两个矩阵执行此类算术运算,但前提是某一个维度为 1(如矩阵只有一),在这种情况下,NumPy 使用广播规则执行算术运算: 点乘 算术运算和矩阵运算一个关键区别是矩阵乘法使用点乘...矩阵索引 当我们处理矩阵时,索引和切片操作变得更加有用: ? 矩阵聚合 我们可以像聚合向量一样聚合矩阵: ? 我们不仅可以聚合矩阵所有,还可以使用 axis 参数执行跨行聚合: ?...在更高级实例,你可能需要变换特定矩阵维度。在机器学习应用,经常会这样:某个模型对输入形状要求与你数据集不同。在这些情况下,NumPy reshape() 方法就可以发挥作用了。...这样做好处在于,NumPy 并不关心 predictions 和 labels 包含一个还是一千个(只要它们大小相同)。我们可以通过一个示例依次执行上面代码四个操作: ?

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【图解 NumPy】最形象教程

除了能对数值数据进行切片(slice)和切块(dice)之外,使用 NumPy 还能为处理和调试上述库高级实例带来极大便利。...我们也可以对不同大小两个矩阵执行此类算术运算,但前提是某一个维度为 1(如矩阵只有一),在这种情况下,NumPy 使用广播规则执行算术运算: 点乘 算术运算和矩阵运算一个关键区别是矩阵乘法使用点乘...矩阵索引 当我们处理矩阵时,索引和切片操作变得更加有用: ? 矩阵聚合 我们可以像聚合向量一样聚合矩阵: ? 我们不仅可以聚合矩阵所有,还可以使用 axis 参数执行跨行聚合: ?...在更高级实例,你可能需要变换特定矩阵维度。在机器学习应用,经常会这样:某个模型对输入形状要求与你数据集不同。在这些情况下,NumPy reshape() 方法就可以发挥作用了。...这样做好处在于,NumPy 并不关心 predictions 和 labels 包含一个还是一千个(只要它们大小相同)。我们可以通过一个示例依次执行上面代码四个操作: ?

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图解NumPy,这是理解数组最形象一份教程了

除了能对数值数据进行切片(slice)和切块(dice)之外,使用 NumPy 还能为处理和调试上述库高级实例带来极大便利。...我们也可以对不同大小两个矩阵执行此类算术运算,但前提是某一个维度为 1(如矩阵只有一),在这种情况下,NumPy 使用广播规则执行算术运算: ? 3....矩阵聚合 我们可以像聚合向量一样聚合矩阵: ? 我们不仅可以聚合矩阵所有,还可以使用 axis 参数执行跨行聚合: ? 6. 转置和重塑 处理矩阵一个常见需求是旋转矩阵。...当需要对两个矩阵执行点乘运算并对齐它们共享维度时,通常需要进行转置。NumPy 数组有一个方便方法 T 来求得矩阵转置: ? 在更高级实例,你可能需要变换特定矩阵维度。...这样做好处在于,NumPy 并不关心 predictions 和 labels 包含一个还是一千个(只要它们大小相同)。我们可以通过一个示例依次执行上面代码四个操作: ?

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图解NumPy,这是理解数组最形象一份教程了

除了能对数值数据进行切片(slice)和切块(dice)之外,使用 NumPy 还能为处理和调试上述库高级实例带来极大便利。...我们也可以对不同大小两个矩阵执行此类算术运算,但前提是某一个维度为 1(如矩阵只有一),在这种情况下,NumPy 使用广播规则执行算术运算: 点乘 算术运算和矩阵运算一个关键区别是矩阵乘法使用点乘...矩阵索引 当我们处理矩阵时,索引和切片操作变得更加有用: ? 矩阵聚合 我们可以像聚合向量一样聚合矩阵: ? 我们不仅可以聚合矩阵所有,还可以使用 axis 参数执行跨行聚合: ?...在更高级实例,你可能需要变换特定矩阵维度。在机器学习应用,经常会这样:某个模型对输入形状要求与你数据集不同。在这些情况下,NumPy reshape() 方法就可以发挥作用了。...这样做好处在于,NumPy 并不关心 predictions 和 labels 包含一个还是一千个(只要它们大小相同)。我们可以通过一个示例依次执行上面代码四个操作: ?

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图解NumPy,这是理解数组最形象一份教程了

除了能对数值数据进行切片(slice)和切块(dice)之外,使用 NumPy 还能为处理和调试上述库高级实例带来极大便利。...我们也可以对不同大小两个矩阵执行此类算术运算,但前提是某一个维度为 1(如矩阵只有一),在这种情况下,NumPy 使用广播规则执行算术运算: 点乘 算术运算和矩阵运算一个关键区别是矩阵乘法使用点乘...矩阵索引 当我们处理矩阵时,索引和切片操作变得更加有用: ? 矩阵聚合 我们可以像聚合向量一样聚合矩阵: ? 我们不仅可以聚合矩阵所有,还可以使用 axis 参数执行跨行聚合: ?...在更高级实例,你可能需要变换特定矩阵维度。在机器学习应用,经常会这样:某个模型对输入形状要求与你数据集不同。在这些情况下,NumPy reshape() 方法就可以发挥作用了。...这样做好处在于,NumPy 并不关心 predictions 和 labels 包含一个还是一千个(只要它们大小相同)。我们可以通过一个示例依次执行上面代码四个操作: ?

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2022-09-25:给定一个二维数组matrix,数组每个元素代表一棵树高度。 你可以选定连续若干组成防风带,防风带每一防风高度为这一最大

2022-09-25:给定一个二维数组matrix,数组每个元素代表一棵树高度。...你可以选定连续若干组成防风带,防风带每一防风高度为这一最大 防风带整体防风高度为,所有防风高度最小。...比如,假设选定如下三 1 5 4 7 2 6 2 3 4 1、7、2,防风高度为7 5、2、3,防风高度为5 4、6、4,防风高度为6 防风带整体防风高度为5,是7、5、6最小 给定一个正数...k,k <= matrix行数,表示可以取连续k,这k一起防风。...求防风带整体防风高度最大。 答案2022-09-25: 窗口内最大和最小问题。 代码用rust编写。

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