在第四种方法中已经尝试了用 toString方法,其中仍然采用了将 JSON.stringify 的方法先转换为字符串,然后通过正则表达式过滤掉字符串中的数组的方括号,最后再利用 JSON.parse 把它转换成数组。请看下面的代码。 const flatten = (arr) => { let str = JSON.stringify(arr); str = str.replace(/(\[|\])/g...
javascript 扁平化json 这次给大家带来JS数组扁平化防抖与节流对象拷贝,JS数组扁平化防抖与节流对象拷贝的注意事项有哪些,下面就是实战案例,一起来看一下。数组扁平化数组扁平化有很多方法,但最终最好的方法就是递归,实现一个指定深度的扁平化方法,这样基本的套路都会了解。function flattenDepth(array, depth = 1) ...
python的图像处理模块 除了opencv专门用来进行图像处理,可以进行像素级、特征级、语义级、应用级的图像处理外,python中还有其他库用来进行简单的图像处理,比如图像的读入和保存、滤波、直方图均衡等简单的操作,下面对这些库进行详细的介绍。 目录 一、PIL库 一、安装命令 二、Image模块 三、format类 四、Mode类 五、co...
.flatten() 对数组进行降维,返回折叠后的一维数组,原数组不变 注意:什么会改变原数据,什么不会改变原数据 示例: 类型变换 方法:使用 astype() 方法拷贝源数据,再设置新参数 dtype 实现类型变换 示例: ndarray 数组向列表的转换:使用 tolist() 方法 示例: 2.3 ndarray 数组的操作 主要是数组的索引和切片...
.flatten() : 对数组进行降维,返回折叠后的一位数组 数组的类型变换 数据类型的转换 :a.astype(new_type) : eg, a.astype (np.float) 数组向列表的转换: a.tolist() 数组的索引和切片 一维数组切片 a = np.array ([9, 8, 7, 6, 5, ]) ...
import tensorflow as tfmnist = tf.keras.datasets.mnist(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128...
本书旨在为读者提供动手操作指南,指导他们如何利用深度学习等 AI 技术,使基于计算机视觉,自然语言处理的智能 Web 应用变得安全等。 本章为读者提供了有关 AI 及其不同类型和 ML 基本概念的快速复习,并介绍了一些业内知名人士及其通过将 AI 和 Web 技术融合在一起所做的工作。 我们将涵盖以下方面: ...
将二维数组转换为JSON格式 通过将二维数组转换为一维数组,我们可以直接使用json.dumps()函数将其转换为JSON格式。以下是一个示例代码: importjsondefflatten_2d_array(arr_2d):arr_1d=[]forrowinarr_2d:forelementinrow:arr_1d.append(element)returnarr_1d# 示例二维数组arr_2d=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]...
which you want to flatten. Just apply flatten:from flatten_json import flatten flatten(dic)Results:{'a': '1', 'b': '2', 'c_0_d_0': '2', 'c_0_d_1': '3', 'c_0_d_2': '4', 'c_0_e_0_f': '1', 'c_0_e_0_g': '2'}...
array1.flatten() [1 2 3 4 5 6] 翻转数组 TODO 对于2维数组,就是转置;对于更高维的数组可以指定axes列表来确定维度的变化。 有一个形状为(a, b, c)的数组,使用numpy.transpose(arr, (2, 0, 1))将会返回一个新的数组,其形状为(c, a, b);numpy.transpose(arr)不带参数,默认会转置最后两个轴 ...