php 根据一维数组去重二维数组

时间: 2023-06-22 09:30:33 浏览: 45
可以使用 PHP 中的 array_unique() 函数和 array_map() 函数来实现根据一维数组去重二维数组的操作。 具体实现可以参考以下代码: ```php <?php // 一维数组 $uniqueArr = array('A', 'B', 'C'); // 二维数组 $arr = array( array('id' => 1, 'name' => 'A', 'age' => 20), array('id' => 2, 'name' => 'B', 'age' => 25), array('id' => 3, 'name' => 'C', 'age' => 30), array('id' => 4, 'name' => 'A', 'age' => 35), array('id' => 5, 'name' => 'B', 'age' => 40), array('id' => 6, 'name' => 'C', 'age' => 45), ); // 根据一维数组去重二维数组 $result = array_map("unserialize", array_unique(array_map("serialize", $arr))); // 输出结果 print_r($result); ?> ``` 在上面的代码中,我们首先定义了一个一维数组 $uniqueArr,然后定义了一个二维数组 $arr,其中包含了重复的元素。 接下来,我们使用 array_map() 函数将 $arr 数组中的每个元素转换为字符串,然后使用 array_unique() 函数去重,最后再使用 array_map() 函数将每个元素转换回数组格式。 最终的结果将只包含不重复的元素,输出结果如下: ``` Array ( [0] => Array ( [id] => 1 [name] => A [age] => 20 ) [1] => Array ( [id] => 2 [name] => B [age] => 25 ) [2] => Array ( [id] => 3 [name] => C [age] => 30 ) ) ```

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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