指针和 const & 数组

　　在 C++ 中，指针、const 和数组之间有一些重要的关系。指针和 const 可以用于限定指针的可变性和所指向的值的可变性，而指针可以与数组进行关联，方便对数组进行遍历和操作。 指针和 const 　　指针可以和 const 修饰符结合，常见的有两种形式： 一种是指针指向的是一个常量 另一种是指针本身是一个常量 （1）指向常量的指针 　　指针指向的是一个常量，所以只能访问数据，不能通过指针对数据进行修改。不过指针本身是变量，可以指向另外的数据对象。这时应该把 const 加在类型前。 const int a = 10, b = 20; //int* pa = &a;        // 错误，类型不匹配 const int* pa = &a;    // 正确，pa是指向常量的指针，类型为const int* pa = &b;            // pa可以指向另一个常量 int i = 1024; pa = &i;             // pa也可以指向变量 *pa = 1000;          // 错误，不

笔记 · 2023-06-25 · 364 人浏览
指针和 const & 数组

C++ 中字符串类型

　　字符串我们并不陌生。一串字符连在一起就是一个“字符串”，比如用双引号引起来的“Hello World!”就是一个字符串字面值。 　　字符串其实就是所谓的“纯文本”，就是各种文字、数字、符号在一起表达的一串信息；所以字符串就是 C++ 中用来表达和处理文本信息的数据类型。 标准库类型 string 　　C++ 的标准库中，提供了一种用来表示字符串的数据类型 string，这种类型能够表示长度可变的字符序列。和 vector 类似，string 类型也定义在命名空间 std 中，使用它必须包含string 头文件。 # include<string> using namespace std; （1）定义和初始化 string 　　C++ 中有很多不同类型的初始化方式，string 也是一个标准库类型，它的初始化与 vector 非常相似。 常用写法： string 变量名 = "字符串值" // 默认初始化 string s1; // 拷贝初始化 string s2 = s1; string s3 = "Hello, World"; // 直接初始化 string

笔记 · 2023-06-24 · 312 人浏览
C++ 中字符串类型

模板类 vector

　　数组尽管很灵活，但使用起来还是很多不方便。为此，C++ 语言定义了扩展的“抽象数据类型”（Abstract Data Type，ADT），放在“标准库”中。 　　对数组功能进行扩展的一个标准库类型，就是“容器” vector。顾名思义，vector “容纳”着一堆数据对象，其实就是一组类型相同的数据对象的集合。 头文件和命名空间 　　vector 是标准库的一部分。要想使用 vector，必须在程序中包含 <vector> 头文件，并使用std 命名空间。 # include<vector> using namespace std; 　　在 vector 头文件中，对 vector 这种类型做了定义；使用 #includ 引入它之后，并指定命名空间 std 之后，我们就可以在代码中直接使用 vector 了。 vector 的基本使用 　　vector 其实是 C++ 中的一个“类模板”，是用来创建类的“模子”。所以在使用时还必须提供具体的类型信息，也就是说，这个容器中到底要容纳什么类型的数据对象；具体的形式是在 vector 后面跟一个尖括号 <&

笔记 · 2023-06-24 · 256 人浏览
模板类 vector

如何写好 Python 的 Lambda 函数？

　　需要完成一件小工作时，在本地环境中使用这个函数，可以让工作如此得心应手，它就是 Lambda 函数。Lambda 函数是 Python 中的匿名函数。有些人将它们简称为lambdas，它的语法如下： lambda arguments: expression 　　lambda 关键字可以用来创建一个 lambda 函数，紧跟其后的是参数列表和用冒号分割开的单个表达式。例如： lambda x: 2 * x # 将任何输入的数乘2 lambda x, y: x + y # 计算两个数字的和 　　本文旨在提供有关如何正确使用 lambda 函数的一些常规准则。 1. 不带返回任何值 　　我们在 lambda 函数中并没有返回任何内容。这都是因为 lambda 函数只能包含一个表达式。然而，使用 return 关键字会构成不符合规定语法的语句，如下所示： >>> integers = [(3, -3), (2, 3), (5, 1), (-4, 4)] >>> sorted(integers, key=lambda x: x[-1]) [(3,

笔记 · 2023-06-20 · 268 人浏览
如何写好 Python 的 Lambda 函数？

Numpy 数组操作

　　NumPy支持各种索引和切片操作、数组转置和重塑操作、数组拼接和堆叠操作等。这些功能可以使用户方便地对数据进行处理、计算和分析。 基本操作 ndarray 数组与其他数据序列类似，也可以进行索引、切片和迭代。 1. 索引 一维与列表完全一致，多维时同理，这里直接用示例说明。 　　除了一些基本的索引操作，ndarray 也支持一些不一样的索引方式。 2. 切片 对 ndarray 进行切片操作与一维数组相同，用索引标记切片的起始和终止位置即可。因为 ndarray 可以是多维数组，在进行切片时，通常需要设定每个维度上的切片位置。 一维与列表完全一致，多维时同理。 所有的切片方式都是开区间（左闭右开）。 import numpy as np # 创建一个 4×6 的二维数组 arr = np.random.randint(0, 100, size=(4, 6)) print('arr=\n', arr) # 截取第 2 行到最后一行，第 2 列到第 4 列构成的 ndarray arr1 = arr[1:, 1:4] print('arr1=\n', arr1)

笔记 · 2023-05-24 · 534 人浏览
Numpy 数组操作
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