数组概念数组（Array），多个相同类型数据按一定顺序排列的集合，并使用一个名字命名，并通过编号的方式对这些数据统一管理
数组常见概念
可以是任意数据类型。包括基本数据类型和引用数据类型
数组长度确定下来就不能更改
创建数组对象会在内存中开辟一段连续的空数组的概述
数组名下标或者索引元素数组长度
数组有序排列的
通过下标进行管理
数组长度就是元素个数
数组本身属于引用数据类型，数组元素间，而数组名
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2023-07-17 21:36:10
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/**
* list集合使用
* List
* |--Vector
* |--ArrayList
* |--LinkedList* 有序的 collection(也称为序列)。对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。* 可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素，并搜索列表中的元素。* 特有方法：* 1，添加、2，删除、3，修改、4，获取、5，迭代器使用(重点)
*
*/
public c
当一个样本数据集的特征数目较多时，通常会造成运行速度缓慢，尤其是在做回归分析的时候，还有可能产生多重共线性，虽然我们可以用岭回归的方法来减小多重共线性，但是仍然存在，那我们何不找个更好的解决办法呢？于是乎，降维技术应运而生通过降维，我们可以将高维特征缩减至低维这样做的好处，一方面在于可以节约计算机运行的时间成本，另一方面，通过降维，可以方便的对数据进行可视化，在前一期的聚类分析中，我们已经了解到，
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2024-02-01 20:37:52
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最后补充一下滚动数组降维： 其实就是状态转移后前面的数组的空间不用了 ，会造成浪费，而滚动数组就是利用这部分空间 写Dp经常需要大家开高维数组，比如F[t][i][j]。有的时候转移仅需要上一维数组，如F[t 1][i][j]，而F[t 2],F[t 3]都不再有用，留着占用大量空间。我们可以用滚动
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2018-08-26 13:42:00
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被降维的数组const arr = [1,2,3,[,5,6]]最简单的方法 flatarr.flat() //depth深度参数 默认为1 非必填reduce + concatarr.reduce( (prev,cur) => prev.concat(cur) ) // 合并上一次结果和当前项
原创
2022-01-06 14:07:51
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今天小编就为大家分享一篇python数据预处理方式 :数据降维，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 数据为何要降维数据降维可以降低模型的计算量并减少模型运行时间、降低噪音变量信息对于模型结果的影响、便于通过可视化方式展示归约后的维度信息并减少数据存储空间。因此，大多数情况下，当我们面临高维数据时，都需要对数据做降维处理。数据降维有两种方式：特征选择，维度转换特征选择特征
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2023-08-09 17:49:04
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这里指的是维度为A*B*C*？的规整的高维数组。方法1：直接嫖numpy提供的接口import numpy as np
a = np.zeros((3,3,0)).tolist()
# 这样的话创建出的其实是3*3*?的数组，最后一维是动态的
# 如果希望最后一维是固定长度的话，把参数中的0替换成想要的长度也就可以了，这样的话是用0填充了方法2：手撸函数def high_dim_list(shap
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2023-06-03 22:52:27
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# Python中的数组降维：从多维到一维
在数据科学和机器学习领域，数组降维是一个重要的操作。它允许我们将高维数据转化为低维数据，帮助我们更好地理解数据结构、减少计算复杂性，甚至提升模型的性能。本篇文章将为大家介绍如何在Python中实现数组降维，并通过一些代码示例来帮助大家理解这个过程中涉及的概念。
## 数组降维的概念
数组降维是指将多维数组（如二维、三维数组）转换为一维数组的过程。常
let arr = [ [1, 2], [3, [4, 5]] ] console.log(arr.flat()); //[ 1, 2, 3, [ 4, 5 ] ] console.log(arr.flatMap(item => item)); //[ 1, 2, 3, [ 4, 5 ] ] con ...
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2021-08-10 22:37:00
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1.概述降维算法中的“降维”，指的是：降低特征矩阵中特征的数量。 降维的目的是：让算法运算更快，效果更好，还有另一种需求：数据可视化。SVD和PCA（主成分分析）是矩阵分解算法中的入门算法。PCA与SVD我们希望能够找出一种方法来帮助我们衡量特征上所带的信息，让我们在姜维的过程中，即能够减少特征的数量，又能够保留大部分的信息——将那些带有重复信息的特征合并，并删除那些带有无效信息的特征等——逐渐创
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2024-01-29 12:57:41
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let arr = [1,23,[121,1,53,[234,342,324,[234,432],234]]]快速实现let arr1 = arr.flat(Infinity) //降维
let arr2 = Array.from( new Set(arr1)) //去重，转为数组
let arr3 = arr2.sort((a,b)=>(a-b)) // 排序
console.
原创
2023-07-29 10:29:20
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注意：autokeras只适用于python3.6先打开命令行（cmd）， 输入 python --version查看python版本，是否需要降级和升级。降级的命令如下： conda install python=3.6 完成后，进行如下步骤：（一）安装PyTorch、Keras Auto-Keras依赖于PyTorch、Keras组件，打开Anconda Prompt，输入以下命令： p
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2024-01-19 16:33:12
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1.主成分分析（Principal components analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA，目标是基于方差提取最有价值的信息，属于无监督问题。但是降维后的数据因为经过多次矩阵的变化我们不知道降维后的数据意义，但是更加注重降维后的数据结果。2.向量的表示及基的变换（基：数据的衡
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2024-07-06 09:10:43
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# Java Stream 合并二维数组教程
## 整体流程
首先，我们需要将二维数组展开为一个一维数组，然后利用 Java Stream 的 `flatMap` 方法将多个一维数组合并成一个新的一维数组。
接着，我们可以再次利用 Java Stream 中的 `toArray` 方法将新的一维数组转换为二维数组。
下面是整体流程的表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | -
原创
2024-04-16 05:53:34
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Java一维与二维数组的拷贝与排序 文章目录Java一维与二维数组的拷贝与排序`Arrays.sort()`一维数组升序排序二维数组按行升序排序二维数组按列升序排序Java中的数组Java中数组的基本性质一维数组的拷贝二维数组的拷贝关于浅拷贝与深拷贝一个例题 Arrays.sort()
一维数组升序排序e.g.(demo.java)import java.util.Arrays;
public
numpy将多维数组降维成一维 一、总结 一句话总结： 可以用reshape方法，但是感觉flatten方法更好 pridict_y [[14.394563 ] [ 4.5585423] [10.817445 ] [12.291978 ] [26.076233 ] [20.033213 ] [11.
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2020-09-12 02:27:00
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目录数组拷贝:数组反转：数组扩容:代码实现：代码效果：数组排序与查找：二维数组的应用：杨辉三角：代码实现：代码效果：有点意思的习题：习题1：习题2：代码实现：代码效果： 习题3：代码实现：代码效果：数组拷贝:我们定义一个含有{4 , 5 , 6}的数组arr,我们同时定义一个数组arr2,新数组长度= arr.length,我们使用for循环遍历arr使其拷贝到arr2中。数组反转：同样
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2023-07-17 13:25:52
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# Java矩阵降维的初探
在数据科学和机器学习中，降维是一种非常重要的技术，尤其是在处理高维数据时。矩阵降维可以帮助我们简化数据结构，减少存储空间，改善算法性能等。本文将介绍什么是矩阵降维，并结合Java代码示例为大家展示如何在Java中实现这一过程。
## 什么是矩阵降维？
矩阵降维是将高维数据映射到低维空间的过程。不同行业的需求决定了降维技术有多种形式，如主成分分析（PCA）、线性判别
原创
2024-09-17 05:23:48
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前面写的PCA，LE，LDA，LLE都是以前就比较熟悉的东西，从这篇开始写的都是之前不熟悉的甚至都不知道名字的算法，然而都还很经典。疫情期间在家里看看原文，学习学习，既是算法总结又是读论文笔记。这篇来写LTSA局部切空间排列。本篇符号尽量与原文保持一致，与前面几篇有所不同。主要思路LTSA（Local Tangent Space Alignment）的基本思路是用样本点的近邻区域的切空间来表示局部
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2024-05-22 19:23:55
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本文包括两部分，使用python实现PCA代码及使用sklearn库实现PCA降维，不涉及原理。总的来说，对n维的数据进行PCA降维达到k维就是：对原始数据减均值进行归一化处理；求协方差矩阵；求协方差矩阵的特征值和对应的特征向量；选取特征值最大的k个值对应的特征向量；经过预处理后的数据乘以选择的特征向量，获得降维结果。 实验数据数据data.txt使用[2]中编写的数据，以下是部分数据截
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2023-08-10 11:37:47
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